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调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 调用API提交训练作业后，您可登录ModelArts控制台，在“模型训练 > 训练作业”中，单击“名称/ID”进入“训练作业详情”页面的“资源占用情况”模块，查看作业的资源占用率曲线。 父主题： API/SDK
Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
当提示空间不足时，推荐使用EVS类型的Notebook实例。 参考如何在Notebook中上传下载OBS文件？操作指导，针对原有的Notebook，首先将代码和数据上传至OBS桶中。然后创建一个EVS类型的Notebook，将此OBS中的文件下载至Notebook本地（指新建的EVS类型Notebook）。
文件传输（推荐） 该接口支持上传本地文件和文件夹至OBS，支持下载OBS文件和文件夹至本地，推荐使用该接口。 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。 from modelarts
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像（二选一）、ECS中构建新镜像（二选一）的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 使用基础镜像（二选一）：用户可在训练作业中
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理？ 问题现象 现象：创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”。 原因分析 可能因为用户工作目录下的code.py和创建kernel依赖的import code文件名称冲突。
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。
在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。 解决方案： 方
tp://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver：
如果训练数据保存在Notebook中，则将其打包成zip文件并上传到指定的obs_path中； 将训练作业提交到ModelArts训练服务中，训练作业会使用当前Notebook的镜像来执行训练作业； 训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到log_url指定的位置中。 在这一步中需要注意的一个问题：
OBS管理概述 ModelArts SDK 1.1.3支持对OBS进行管理，主要涵盖上传下载文件和文件夹。具体包括如下操作： 上传文件至OBS 上传文件夹至OBS 从OBS下载文件 从OBS下载文件夹 父主题： OBS管理
flag显示成功上传，但远端未接收到。 图1 vscode-scp-done.flag本地成功上传 解决方法 执行如下命令查看远端是否上传。 cd /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commit_id #commit_id是Vscode版本的commit编号
ModelArts中创建的数据集，如何在Notebook中使用 ModelArts上创建的数据集存放在OBS中，可以将OBS中的数据下载到Notebook中使用。 Notebook中读取OBS数据方式请参见如何在Notebook中上传下载OBS文件？。 父主题： 更多功能咨询
/home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-us
准备镜像 构建容器镜像并调试 镜像构建及调试与单机单卡相同。 具体操作，请参考线下容器镜像构建及调试。 上传镜像 请参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 父主题： 单机多卡
线下容器镜像构建及调试 构建容器镜像并调试 镜像构建及调试与单机单卡相同。 具体操作，请参考线下容器镜像构建及调试。 上传镜像 请参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 父主题： 多机多卡
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