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准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |──
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流程中使用Scikit
Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7
/{version_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。
在页面右上角单击用户名，然后在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 如果您登录的是华为云官网，而非管理控制台。在单击用户名后，选择下拉列表中的“帐号中心”，然后单击“管理我的凭证”进入“我的凭证”页面。 在“API凭证”页面的项目列表中查看项目ID和名称（即“项目”）。
移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能，配合丰富的适配工具链，降低迁移成本，该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装，可在镜像中直
activate”命令激活指定的 “conda env”，需要使用其他方式以达成使用指定“conda env”来启动训练的效果。假设您的自定义镜像中的“conda”安装于“/home/ma-user/anaconda3”目录“conda env”为“python-3.7.10”，训练脚本位于“/home/
使用Notebook不同的资源规格，为什么训练速度差不多？ 如果用户的代码中训练任务是单进程的，使用Notebook 8核64GB，72核512GB训练的速度是基本一致的，例如用户用的是2核4GB的资源，使用4核8GB，或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的，使用Notebook
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。
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。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录，即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令，检查路径是否存在。 import
OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下，否则无法选择到该OBS路径。 准备资源池 在ModelArts Studio大模型即服务平台进行模型调优、压缩或部署时，需要选择资源池。MaaS服务支持专属资源池和公共资源池。 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您
1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython
请求链路编号，可用于日志追踪 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间，仅触发服务配置升级时会返回，比如修改config参数，可根据此时间从服务更新记录中过滤出此次的更新结果；修改描述或启停服务不会返回此参数。 resource_ids
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表1。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表1。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
error from cudaGetDeviceCount() 原因分析 经过对裸金属服务器排查，发现nvidia-drvier和cuda都已安装，并且正常运行。nvidia-fabricmanager服务可以使单节点GPU卡间互联，在多卡GPU机器上，出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。
询任务详情。 待智能标注任务完成后，调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。 调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。
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