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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题：
读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取文件报错，您可以使用Moxing将
或者您因业务要求需要自行完成端到端的迁移，可以参考本迁移指导书介绍的步骤进行操作。 本文的迁移指导及快速入门案例均针对路线1也即MindSpore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续提供，您可以从上面的案例中下载相关代码并直接参考实现源码。
基础镜像中的Cann软件版本版本匹配。 ModelArts上支持的Ascend驱动版本可以在ModelArts专属资源池（NEW）的详情页面查看到。ModelArts上支持的Cann软件版本可以在训练基础镜像详情页面查看，具体请参见训练基础镜像详情（Ascend-Powered-Engine）。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其
单击“返回模型训练”跳转到微调大师页面，可以查看训练作业状态。当“状态”为“训练完成”时，表示微调任务完成。 单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。 单击操作列的“任务详情”可以在弹窗中查看“训练信息”、“训练日志”和“指标效果”。 单击操作列的“更多 > 删除任务”，可以删除微调任务，但是微调获得的新模型不会被删除。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
ic_axes参数），此时需要在转换时明确指定输入的shape。 转换时指定输入shape可以在命令行中指定，也可以通过配置文件的形式进行指定。 在命令行中指定输入shape。 命令行可以直接通过--inputShape参数指定输入的shape，格式为“input_name:in
式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。
mindir的模型格式，因此ModelArts下线.om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArt
rver资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。
旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“我的订阅”创建训练作业。 旧版中使用“常用框架”创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“自定义算法”创建训练作业（启动方式选择“预置框架”）。
CodeLab 如何将git clone的py文件变为ipynb文件 Notebook里面运行的实例，如果重启，数据集会丢失么？ Jupyter可以安装插件吗？ 是否支持在CodeLab中使用昇腾的卡进行训练？ 如何在CodeLab上安装依赖？ 父主题： Standard Notebook
数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： Standard自动学习
引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全，详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像，旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统一镜像Runtime的命名规范：<AI引擎名字及版本>
创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 使用pip install时出现“没有空间”的错误 出现“save error”错误，可以运行代码，但是无法保存 出现ModelArts.6333错误，如何处理？ 打开Notebook实例提示token不存在或者token丢失如何处理？
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