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ion的block大小，推荐设置为128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0
智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片
本文介绍开发环境场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用Notebook进行调试，数据和代码存放在并行文件系统。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 开发环境所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 开发环境实例生命周期管理
error”。并且问题是必现问题，每次运行到同一地方的时候，出现错误。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 程序运行过程中，产生了core文件，core文件占满了"/"根目录空间。 本地数据、文件保存将"/cache"目录3.5T空间用完了。 云上训练磁盘空间一般指如下两个目录的磁盘空间： “/”根目录，是docker中配置项“base
参数类型 描述 flavor_id String 资源规格的ID。 flavor_name String 资源规格的名称。 max_num Integer 资源规格的最大节点数。 flavor_type String 资源规格的类型。可选值如下： CPU GPU Ascend billing
failed] 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据读入的速度跟不上模型迭代的速度。 处理方法 减少预处理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 关闭数据预处理开关，可能会影响性能。 NPURunConfig(
【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio，ML Studio，ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。 在开通工作空间后，系统会默认为您创建一个“default”空间，您之前所创建的所有资源，均在该空间下。当您创建新的工作空间之后，相当于您拥有了一个新的“ModelA
一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS
version 原因分析 出现该问题的可能原因如下： conda和pip包混装，有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码，三步走。 先卸载numpy中可以卸载的组件。 删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os
“RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。 import os os.system("rm
attribute 'concat'。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 对应python包使用错误，该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。
资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快
必须大于0，不配置默认值为1。当小于1时，代表滚动升级时增加的实例数的百分比；当大于1时，代表滚动升级时最大扩容的实例数。 max_unavailable 否 Float 必须大于0，不配置默认值为0。当小于1时，代表滚动升级时允许缩容的实例数的百分比；当大于1时，代表滚动升级时允许缩容的实例数。 terminat
-max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。不
-max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。不
高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't open for writing’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下： moxing对高版本的pandas兼容性不够。
虚拟私有云和子网和Server资源的网络保持一致。 配置SNAT规则。 SNAT功能通过绑定弹性公网IP，实现私有IP向公有IP的转换，可实现VPC内跨可用区的多个云主机共享弹性公网IP、安全高效地访问互联网。 公网NAT网关页面，单击创建的NAT网关名称，进入NAT网关详情页。
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