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执行如下命令： workflow.release() 上述命令执行完成后，如果日志打印显示发布成功，则可前往ModelArts的Workflow页面中查看新发布的工作流，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 基于rele
FullAccess权限。 SWR OperateAccess 必选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 必选 SMN消息服务 授予子
录。即数据集存储的位置。 在SDK中调用对应OBS目录下的数据。 SDK的下载和使用，请参见《SDK参考》。 可参考从OBS下载文件，通过接口直接使用上述步骤中下载的数据集。 父主题： AI Gallery
在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击物体检测节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
作。 在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，
ineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
"modelarts:notebook:create" ], modelarts:sfsId SFS Turbo的ID，在SFS Turbo详情页查看。支持填写多个ID，例如： "modelarts:sfsId": [ "0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d"
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
modelarts:network:get modelarts:workspace:get 创建训练作业和查看训练日志。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 modelarts:workspace:getQuotas 查询工作空间配额。如果开通了工作空间功能，则需要配置此权限。 按需配置。 modelarts:tag:list
程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小，可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下载到“/cache”目录，解压以后使用。
在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
py替换成代码包中对应的文件。 图2 文件替换 可以使用find命令来查找diffusers源码包位置。 find / -name attention.py find / -name attention_processor.py 图3 查找diffusers源码包位置 找到具体位置后可以cp替换
在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类”节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明
&& \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象，可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时，建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。 父主题： 训练作业运行失败
rts服务声明》”，然后单击“创建”。 图1 配置委托访问授权 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息 步骤一：准备训练数据 本案例使用的数据是MNIST数据集，您可以在浏览器中搜索“MNIST数据集”下载如图3所示的4个文件。
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