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可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除/home/ma-user/work路径下无用文件。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
# 设置容器镜像默认用户与工作目录。 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user Dockerfile需要重点关注以下几点： 为镜像增加模型训练的默认用户组ma-group，“gid = 100”。 如果已存在“gid = 100”用户组，可能会报错“groupadd:
单击“Personal access tokens > Generate new token”。 验证登录账号。 填写Token描述并选择权限，选择私有仓库访问权限，单击“Generate token”生成Token。 复制生成的Token到编译构建服务即可。 Token生成后，请及时保存，下次刷
AI Gallery（旧版） AI Gallery简介 免费资产和商用资产 入驻AI Gallery 我的Gallery介绍 订阅使用 发布分享 参加活动 合作伙伴 需求广场
在tools目录下新建一个“run.sh”作为启动脚本，“run.sh”内容可参考： #!/usr/bin/env sh set -x set -o pipefail export NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SI
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
--name TEXT Job name. --description TEXT Job description. --image-url TEXT Full swr custom
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
注”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label
域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。 { "data": {
环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足，就可以持续使用资源，详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功
自动模型优化（AutoSearch） 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景 约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。 表2 支持模型压缩的模型 模型名称 SmoothQuant-W8A8
经济成本。 增量训练特别适用于以下情况： 数据流更新：在实际应用中，数据可能会持续更新，增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。 资源限制：如果重新训练一个大型模型成本过高，增量训练可以是一个更经济的选择。 避免灾难性遗忘：在传统训练中，新数据可能会覆盖旧数据的知识，导致模型
请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情参见表3。 表3 config属性列表 参数 是否必选 参数类型
参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 storage_id 是 String OBS存储ID。
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