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er文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
zer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
因为OOM导致的训练作业失败，会有如下几种现象。 错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志
object数据结构说明如表2所示。 结果会显示在AI应用详情页面的“模型精度”模块。 apis 否 api数据结构数组 表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。 即模型可对外提供的Restful API数组，API数据结构如表3所示。示例代码请参见apis参数代码示例。 “mode
# 服务部署 service_step = wf.steps.ServiceStep( name="service_step", title="服务部署", inputs=[wf.steps.ServiceInput(name="service_input"
使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run”中，修改“log_dir”参数，并新增“checkpoint_path”参数
AI应用的端口没有配置，默认为8080，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署AI应用时，配置对应的端口号，使新的AI应用重新部署服务。 如何修改默认端口号，请参考使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口。 父主题： 服务部署
重建、停止或删除训练作业 另存为算法 当您需要修改训练作业的算法时，可以在训练作业详情页面右上角，单击“另存为算法”。 在“创建算法”页面中，会自动填充上一次训练作业的算法参数配置，您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创
同步Lite Server服务器状态 Lite Server为一台弹性裸金属服务器，当用户在云服务器页面修改了裸金属服务器状态后，您可通过“同步”功能，同步其状态至ModelArts。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“弹性节点
当单个节点运行失败时，用户可以通过重试按钮重新执行当前节点，无需重新启动工作流。在当前节点的运行状况页面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设
or bucket not found.')”。 原因：Moxing在进行文件复制时，未找到train_data_obs目录。 处理建议：修改train_data_obs目录为正确地址，重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中，不要删除相应OBS目录下的对象，否
subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i]，重新部署服务进行预测。 父主题： 服务预测
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像，需要做云上适配，用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile，修改已有镜像，使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid = 100 用户组，则删除
Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法：请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二：本地网络不通。 解决方法：检查本地网络以及网络限制。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型，修改配置文件后上传ModelArts准备训练，日志报错提示：No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements
Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法：请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二：本地网络不通。 解决方法：检查本地网络以及网络限制。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
了针对性适配，用户在使用这些预置框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时，如何修改训练的启动文件。 Ascend-Powered-Engine框架启动原理 在ModelArts算法建界面选择AI引擎时，能够看到一个叫做A
/v1/{project_id}/services/{service_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 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。 请求参数 表2
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE https://endpoi
本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在Notebook使用。 操作流程 创建Notebook。 在Notebook中制作自定义镜像。
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