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释放一些不需要的tensor，使用过的，如下： del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试超参。 如果还存在问题，可能需要提工单进行定位，甚至需要隔离节点修复。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用M
total Integer 查询到当前用户名下的所有算法总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。 sort_by
1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导（6.3.911） Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.912）
通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码 问题现象 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码。例如model_name为query_vec_recall_model，但是api接口返回结果是query_vec_recall_model_b。
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
权限设置为755或750，权限不能过于宽松，以保证用户隔离和安全。修改方法如下。 chomd 755 /home/ma-user chomd 750 /home/ma-user 排查密钥是否是和实例绑定的一致。 停止实例，进入实例详情页。 更新密钥：单击“认证”旁边的编辑按钮，然后单击“立即创建”创建并选择新密钥。
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候，有依赖冲突，对numpy库有其他要求，但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误： your numpy version is
String 节点池名称。用户可进行指定，若未指定将会使用默认名称。 表5 NodePoolSpec 参数 参数类型 描述 resources PoolResource object 节点池中的资源信息列表，包括资源规格和相应规格的资源数量，自定义配置等。 表6 PoolResource
查询服务对象列表 获取当前用户服务对象列表。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有服务对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1 脚本运行完后，测试结果保存在benchmark_serving.csv中，示例如下图所示。
400000 0.266667 其中x_center、y_center、width和height分别表示归一化后的目标框中心点x坐标、归一化后的目标框中心点y坐标、归一化后的目标框宽度、归一化后的目标框高度。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片，单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。
请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
py {数据集路径pokemon-dataset路径} meta_cap.json 创建default_config.yaml文件，并将以下配置粘贴进去。 compute_environment: LOCAL_MACHINE debug: false distributed_type:
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
AlgorithmJobConfig object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects 算法资源约束。可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。
iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”，在响应Header中获取
arts/code/main.py”。 超参 当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即实例数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。 方式二：使用自定义镜像功能，通过torch.distributed
ModelArts Standard资源管理 Standard资源池功能介绍 创建Standard专属资源池 管理Standard专属资源池
创建模型时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？ 问题现象 创建模型时，元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹，都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？ 原因分析 通过OBS导入模型时，ModelArts会将指
AlgorithmJobConfig object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects 算法资源约束。可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。
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