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sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
如何访问训练作业的后台？ 两个训练作业的模型都保存在容器相同的目录下是否有冲突？ 训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 训练好的模型是否可以下载或迁移到其他账号？如何获取下载路径？ 父主题： Standard训练作业
AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的
deepseek-v2-236B deepseek-coder-v2-lite-16B Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页，单击右上方的“发布”，进入发布解决方案页面。 根据界面提示填写解决方案的相关信息，单击下方的“提交”。 在解决方案列表页可以查看发布的方案信息。 父主题： 合作伙伴
模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少
Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》后，单击“确定”完成入驻。 图1 入驻AI Gallery 注册完成后，您可以在AI Gallery中报名实践活动或发布技术文章（AI说）。 父主题： AI Gallery（旧版）
如何将两个数据集合并？ 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式，将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
么？ 为什么通过Manifest文件导入失败？ 标注结果存储在哪里？ 如何将标注结果下载至本地？ 团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？ 可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗？ 团队标注的数据分配机制是什么？ 标注过程中，已经分配标注任务后，能否将一个labeler从标注任务中
flow”，进入我的Workflow页面。 在“我的发布”页签中查看发布到AI Gallery的工作流。 图1 发布的Workflow 您可以单击工作流名称，查看发布的工作流详情。 其中release_to_gallery()方法包含以下入参： 参数名称 描述 是否必填 参数类型
k后， 可在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 父主题： 文件上传下载
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data( path="/obs-gaia
py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“/resource_info/gpu_usage.json”，可以看到有哪些进程在使用GPU。 如果当前没有进程使用GPU，该文件可能不存在或为空。 父主题： 更多功能咨询
IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 vscode-server相关问题也可以使用上述的解决方法。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和
IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 vscode-server相关问题也可以使用上述的解决方法。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
kpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoin
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