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常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
假设训练代码的OBS目录为obs://bucket-A/XXX/{training-project}/，“{training-project}”是存放训练代码的文件夹名称。训练时会自动下载OBS中{training-project}目录下的数据到训练容器的本地路径$MA_JOB_DIR/{training-project}/。
内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用，比如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 mc2融合算子报错 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集，并获取数据集ID，例如“6mHUGe
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面，填写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式（使用自定义镜像） 参数名称 说明 创建方式 必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“自定义”。 镜像 必填，单击右边的“选择”，从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。
OBS中删除。 50GB以上的文件上传通过调用ModelArts SDK或者Moxing完成。 对于Notebook当前目录下已经有同文件名称的文件，可以覆盖继续上传，也可以取消。 支持10个文件同时上传，其余文件显示“等待上传”。不支持上传文件夹，可以将文件夹压缩成压缩包上传至Notebook后，
# 保存网络输入为二进制文件 image.tofile("input_data.bin") 将基准模型的输出保存到文本文件。 本例中输出节点名称为output_node_name，输出节点的shape为“(1, 1000)”，因此一共有两维，对应的输出文件为“output_node_name
nts 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。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选
针对“物体检测”类型的标注作业，选择“主动学习”时，只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注（图像分类） 图2 启动智能标注（物体检测） 图3 启动智能标注（预标注） 完成参数设置后，单击“提交”，即可启动智能标注。 在标注作业列表中，单击标注作业名称进入“标注作业详情”页。 在“数据集概览页标
print(model_list) 参数说明 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。 model_version 否 String 模型版本。 model_status 否 String 模型状态，可根据
分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签 批量修改标签 批量删除标签 按标签名称更新单个标签 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 批量更新样本标签 查询数据集的团队标注任务列表 创建团队标注任务 查询团队标注任务详情 启动团队标注任务
数请参见Step6 购买Cluster资源。 查看节点列表 当您想查看某一节点池下的节点相关信息，可单击操作列的“节点列表”，可查询节点的名称、规格及可用区。 更新节点池 当您想更新节点池配置时，可单击操作列的“更新”，相关参数介绍请参见Step6 购买Cluster资源。 需注
checkpoints是Notebook的关键字，如果用户创建文件夹命名为checkpoints，则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints，或者新建文件夹将checkpoints里的数据移动到新的文件夹下。 图1
可以在Notebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1
import. - 异常 构建镜像失败。 Failed to build the image. 构建镜像失败原因较多，需根据具体的报错定位和处理问题。FAQ 异常 自定义镜像不支持指定依赖。 Customize model does not support dependencies
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