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ts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE（VS Code）开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种： Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train
msprobe工具使用指导 msprobe API预检 msprobe精度比对 msprobe梯度监控 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优。请注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在
单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，您可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性地做一些调优操作。 您可以直接使用ben
ts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时，建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”，以避免创建作业失败。 父主题： 云上迁移适配故障
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像，需要做云上适配，用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile，修改已有镜像，使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid
help='obs path of dataset') args, unparsed = parser.parse_known_args() 父主题： 云上迁移适配故障
ARY_PATH，具体见2。 不支持。尝试更换引擎，重新下发作业。或者使用自定义镜像创建作业，可参考使用自定义镜像创建作业。 父主题： 云上迁移适配故障
/etc/nginx/ssl/server/server.crt; ssl_password_file /etc/nginx/keys/fifo; ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/server/server.key; # setting
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处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。 检查创建训练作业时所选的资源规格是否正确，重新创建训练作业选择正确的资源规格。 父主题： 云上迁移适配故障
在网络列表中，选择目标网络“操作 > 更多 > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移网络”中，选择要迁移的“目标工作空间”，单击“确定”。 图2 工作空间迁移 子用户仅限于对自己创建的工作空间下的网络进行迁移操作。 父主题： 管理Standard专属资源池
install /cache/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl') 父主题： 云上迁移适配故障
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