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测试管理员用户权限。 使用管理员用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 在ModelArts控制台的左侧导航栏中，选择“专属资源池”，单击创建，未提示权限不足，表明管理员用户的权限配置成功。 配置开发者权限
e/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
/home/ma-user/work 否 advisor分析结果输出路径，包含html和xlsx两个文件。 如果您想修改参数配置，可以点开Advanced Settings选项开关，然后对参数进行新增或修改。界面参考下图。 图7 修改高级参数 查看性能诊断任务结果。 单击Performance Advisor页面的
"modelarts/image_classification" } ] } 数据输出的data文件夹中存放的是修改、更新过的图片，对于数据处理过程中没有修改过的图片，在data文件夹中不会展示，图片的位置信息显示该图片在输入目录中。 output.manifest存放的是数
-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendFactoryry中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
e/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R ma-user:ma-user /cache" 针对调试中遇到的错误，可以直接在容器实例里修改，修改结果可以通过commit命令持久化。
像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
end_vllm/ 修改build_image.sh内容，将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图3 修改build_image
在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。， 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码，在问题代码段添加打印，输出更详细的日志信息。 再次运行作业，判断出问题的代码段。 父主题： 业务代码问题
h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制？ ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？
model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService PyTorch PTServingBaseService from model_service.pytorch_model_service import
fastapi==0.115.0 uvicorn==0.30.6 spandrel==0.4.0 kornia==0.7.3 修改comfyui 源码 修改 ${container_work_dir}/ComfyUI/comfy/ldm/flux/math.py 文件中rope()
样已驳回 __AUTO_ANNOTATION__：待确认 samples 否 Array of strings 导出的样本ID列表。 search_conditions 否 Array of SearchCondition objects 导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。
deployed service will stop in hours, where -1 means the service will always run", "delay" : true, "used_steps" : [ "service_step" ]
"mock-service-python", "namespace" : "mock-service1", "origin" : "CUSTOMIZE", "resource_categories" : [ "CPU" ], "service_type" : "UNKNOWN"
版本，如果输出值为2，则为V2版本。 V1版本修改：file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改：可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1，将模式设置成V1然后用V1的方式修改规避，也可以直接file_io._LARGE_FILE_TASK_NUM=1。
equal”时，按照堆栈信息，将对应的行数的数据类型修改为匹配的类型。 图1 报错信息 处理该问题时，pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite.py文件的第454行修改如下： 图2 修改内容 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像，选择“设置”。
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