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请不要将实例频繁保存镜像，建议一次将需要的安装包安装好，然后执行镜像保存，避免频繁执行镜像保存的动作，保存次数越多镜像越大，且多次保存后的镜像过大问题无法通过清理磁盘方式减少镜像的大小（Docker保存原理机制）。 父主题： Standard镜像相关
查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果 获取某个超参敏感度分析图像的路径 提前终止自动化搜索作业的某个trial 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 创建训练作业标签 删除训练作业标签
创建模型时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？ 问题现象 创建模型时，元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹，都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。
训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 场景介绍 本文介绍如何将客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备上运行并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该场景提供了系统化的迁移指导，包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。
授权管理 查看授权列表 配置授权 删除授权 创建ModelArts委托
相关章节 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel）：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。
希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。
训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API
ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
multi-lora 什么是multi-lora LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。
服务管理权限 表1 服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/{
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
服务器端配置（Notebook当前已经配置，24h应该是长于防火墙的断连时间配置，该配置无需用户手工修改，写在这里仅是帮助理解ssh配置原理）配置文件路径：/home/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向client端主动发个包，3次发包均无响应会断开连接
常见的精度调测手段，包含使用全精度FP32，或者关闭算子融合开关等，先进行排查。对于精度问题，系统工程人员需要对算法原理有较深入的理解，仅从工程角度分析有时候会非常受限，同时也可联系华为工程师进行诊断与优化。 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。
标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题： 数据管理
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题： 数据管理
如果报错可以首先在昇腾社区论坛以及Gitee的PyTorch Issues中查看是否有类似的问题找到相关线索。如果还无法解决，可以通过提交工单的形式从华为云ModelArts入口进行咨询以及求助对应的专业服务。 自动迁移似乎还要改很多脚本才能运行起来？
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