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APP密钥。 app_type String APP类型。枚举值如下： APIC：该APP注册在roma connect网关上 APIG：该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG：该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。
0/12~24、192.168.0.0/16~24，子网掩码可选范围8-28。 IPV6：开启IPv6功能后，将自动为子网分配IPv6网段，暂不支持自定义设置IPv6网段，该功能一旦开启，将不能关闭。（如果创建网络时未勾选开启IPv6，也可在创建网络后在操作列单击“更多>启用IPv6”，如图2）
errorMessage:None reason:Service Unavailable 如果是client数太多，尤其对于5G以上文件，OBS接口不支持直接调用，需要分多个线程分段复制，目前OBS侧服务端超时时间是30S，可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ[
packages that were not found in your environment: flash_attn 根因：昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施：修改dynamic_module_utils.py文件，将180-184行代码注释掉 vim /hom
git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard
在“模型详情”页面可以查看模型的介绍、基本信息和版本信息。 在“模型详情”页面右上角，单击“调优”、“压缩”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。部分模型支持“在线体验”功能，请以实际环境为准。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。
选。 标注人：选择执行标注操作的账号名称。 样本属性：表示自动分组生成的属性。只有启用了自动分组任务后才可使用此筛选条件。 数据属性：暂不支持。 图2 筛选条件 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
2-vl、llava-onevision。 使用Lm-eval精度测评工具进行精度评测 使用lm-eval工具暂不支持pipeline_parallel方式，也不支持qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b、chatglm2-6b、chatglm3-6b模型。 安装精度
01（最多支持2位小数，小数点后第3位做四舍五入处理）。 ascend_a310 Integer Ascend芯片个数，可选，默认不使用，不支持与gpu同时配置。 表8 ModelAdditionalProperties 参数 参数类型 描述 log_volume Array of
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environment： flash_attn. Run 'pip install flash_attn' A：当前环境中缺少flash_attn库且昇腾不支持该库，运行时需要注释掉权重文件夹中modeling_deepseek.py中的部分代码。 Q：modeling_utils.py报错 if
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持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 如不需要提前上传训练数据，
但并不是所有行为和GPU上是一一对应的。例如在torch_npu下，当PyTorch版本低于2.1.0时，一个进程只能操作一张昇腾卡，不支持一个进程操作多卡的能力；在PyTorch2.1.0及以上版本中torch_npu才支持一个进程中使用多张昇腾卡。 基于PyTorch上的第
间。 支持设置多个“实体标签”和“关系标签”。一个文本数据中，也可以标注多个“实体标签”和“关系标签” 创建数据集时定义的“实体标签”，不支持删除。 例如，如图1所示，当两个文本都被标注为“地点”，那么针对这两个实体，无法添加本示例中的任意一个关系标签。当无法添加某个关系标签时，界面将显示一个红色的叉号，如图2所示。
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id）。获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID
支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。 专属资源池有什么能力？ 新版专属资源池是一个全面的技术和产品的改进，主要能力提升如下： 专属资源池类型归一：不再区分训练、推理专属资源
后，直接提到ModelArts训练作业中进行训练。 为了简化操作，ModelArts的新版Notebook，同一个Notebook实例中不支持不同引擎之间的切换。 不同Region支持的AI引擎不一样，请以控制台实际界面为准。 亮点特性4：提供在线的交互式开发调试工具JupyterLab
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