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限请修改。 连接时如果报错密钥无权限，排查密钥是否为自己的密钥（可能使用了重名密钥），请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname
的多次运行支持输出到不同的目录下，对不同的执行做了很好的数据隔离。 常用方式 InputStorage（路径拼接） 该对象主要用于帮助用户统一管理输入的目录，使用示例如下： import modelarts.workflow as wf storage = wf.data.Inp
数据清洗正样例目录。目录应存放正样例图片文件，算法将这些图片为正样例，对输入中的数据进行过滤，即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录，且目录下已包含提供的正样例图片，且以obs://开头。如：obs://obs_bucket_name/folder_name
在DistributedDataParallel中，不同进程分别从原始数据中加载batch的数据，最终将各个进程的梯度进行平均作为最终梯度，由于样本量更大，因此计算出的梯度更加可靠，可以适当增大学习率。 以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行
多模态（Multimodality）是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力，提供更丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修
流水账单”中，“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时，在进行训练作业和部署服务时，会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。 部署服务产生的账单可参考查看在线服务的账单查询。 查看Notebook的账单 登录
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
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使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framew
原因分析一：密钥文件未放在指定路径，详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二：当操作系统为macOS/Linux时，可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一： 请将密钥放在如下路径或其子路径下： Windows：C:\Users\{{user}}
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。同时，在成员进行数据标注过程中，支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。
算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏统一的模块化库，对于昇腾适配而言变得更加复杂，必须针对每个不同业务的Pipeline进行单独适配。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修
在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取toke
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