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kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/sav
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FLAGS mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_url, one_hot=True) 优化后的代码示例如下，将数据复制至“/cache”目录。 1 2 3 4 5 6 7 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url'
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。
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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 node_id 是 String 边缘节点ID。在IEF上创建边缘节点后可得到。 请求参数 表2 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。
kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/sav
os.system(find /usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为：/use/local/cuda/lib64，LD_LIBRARY_PATH设置如下： export
callbacks suppressed"日志。这个日志只是说明某个IO处理时间超过 1 分钟了，不会造成数据丢失。客户端有重试机制，等峰值过去后，所有IO最终都会正确处理。所以理论上，出现该错误日志， 并不会造成数据丢失， 只是SFS客户端I/O速度变慢或卡顿，但最终会争取处理。 处理方法
“数据来源”：选择OBS。 “保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图1 导出到OBS 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出历史”，在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。
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” 过滤标注“object” 图片经过裁剪后，xml文件中宽高不符 修改错误宽高参数为图片真实宽高 xml中没有“width”、“height”字段 根据图片真实宽高补全xml中的“width”、“height”字段和值 图片经过裁剪后，xml中矩形框“bndbox”大小不符 按
参数 参数类型 描述 key String 标签的key。 values Array of strings 相同key的标签value合并后的列表。 状态码：400 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg
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关调优建议。 在过往性能调优场景中，如果性能profiling数据在OBS上，通常需要将TB或者GB级别的profiling数据下载至本地后才能使用msprof-analyze进行分析，大量数据的下载耗时以及对本地大规格存储盘的要求容易导致分析受阻。为了能自动串联高性能挂载OBS
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