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确。如果智能标注结果不准确，建议手工调整标签或目标框，然后单击“确认标注”。完成确认后，重新标注的数据将呈现在“已标注”页签下。 如图1所示的难例，dog标签的目标框位置不准确，使用标注框重新标注，如图中的“漏检”目标框，然后需要将原先标注错误的目标框删除，即“误检”标签框。手工调整后，单击“确认标注”完成难例确认。
F_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。
环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公
环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公
环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公
环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公
处理方法 制作镜像前，清理“/var/lib/cloud/”目录下的所有信息，请参考清理临时文件步骤对文件进行清理，然后再制作镜像。CCE重新纳管服务器A时， 使用最新制作的镜像即可。 父主题： Lite Server
ssh目录权限是否为755/750，不是该权限请修改。 连接时如果报错密钥无权限，排查密钥是否为自己的密钥（可能使用了重名密钥），请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST
优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项：环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景，容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中，如发生硬件
预置服务默认启用内容审核，且调用页面不显示该参数。 当调用模型服务的API，返回状态码“429 Too Many Requests”时，表示请求超过流控，请稍后重新调用。 （可选）当免费Token额度用完后，还要继续使用该模型，建议部署为“我的服务”使用。 在预置服务列表，选择所需的服务，单击操作列的“更多
["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'，并重新构建镜像。 见如下示例： 图1 修改build_images.sh 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6
F_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。
F_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。
环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时，都会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码至 AscendFactory/third-party/
com/NVIDIA/Megatron-LM.git git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git 以上任务完成后重新上传代码至OBS。 父主题： 准备镜像
')”。 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，否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。
像环境中。 若用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 Notebook中构建新镜像方案：首先需要ECS将基础镜像上传至SWR中。随后在Notebook环境中，通过运行scripts/install
F_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。
将已标注好的数据上传至OBS，同步数据后，显示为未标注。 原因分析： 可能是OBS桶设置了自动加密导致此问题。 解决方法： 需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 筛选数据 在标注作业详情页面，默认展示作业中全部未标注的数据，您可以在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下，
getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR) dataset = lo
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