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当Notebook出现无法执行时，您可以根据如下几种情况判断并处理。 如果只是Cell的执行过程卡死或执行时间过长，如图1中的第2个和第3个Cell，导致第4个Cell无法执行，但整个Notebook页面还有反应，其他Cell也还可以单击，则直接单击下图中红色方框处的“interrupt the
提示用户账号受限，常见原因有如下几种： 导入模型账号欠费导致被冻结； 导入模型账号没有对应工作空间的权限； 导入模型账号为子账号，主账号没有给子账号赋予模型相关权限。 权限说明请参见：策略及授权项说明； 处理方法 确认是账号欠费冻结，补交对应欠费，等待账号解冻即可； 如果是导入模型没有对应的工作权限，
镜像中配置的端口错误 模型可以正常启动，但是因为镜像中启用的端口非8080，或者镜像启用的端口与创建模型时配置的端口不一致，导致部署服务时register-agent无法与模型通信，超过一定时间后（最长20分钟）认为模型启动失败。 需要检查两个地方：自定义镜像中的代码开放的端口和创
方式、访问通道、传输协议，以上三个要素共同构成您的访问请求，三者可自由组合互不影响（例如不同的认证方式可以搭配不同的访问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： To
排等功能。 SDK方式 如果您需要将ModelArts Standard功能集成到第三方系统，用于二次开发，可选择调用SDK方式完成目的。ModelArts的SDK是对ModelArts Standard提供的REST API进行的Python封装，简化用户的开发工作。具体操作和SDK详细描述，请参见《SDK参考》。
部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应
服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
数据包走交换机的队列4通道，这是RoCE协议标准。 NCCL_IB_TC=128 ：使用RoCE v2协议，默认使用RoCE v1，但是v1在交换机上没有拥塞控制，可能会丢包，而且后续的交换机不会支持v1，会导致无法运行。 NCCL_ALGO=RING ：nccl_test的总线b
查询训练作业的运行指标 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分，选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练作业的用户，可
因导致的 问题现象 在线服务启动后，当在线服务进入到“运行中”状态后，进行预测，预测请求发出后，收到的响应不符合预期，无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后，ModelArts提供两种方式的预测： 方式1：在ModelArts的Console的预测页签进行预测；
性能调优 算子优化 为了更好地发挥昇腾设备的性能，将ChatGLM-6B原模型中的部分算子替换成了NPU亲和的算子，修改的是modeling_chatglm.py文件，下图通过对比列举了对应的修改方式，图示中左边为原始方式，右边为修改后的方式。 使用torch.bmm替换torch
针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明，请参见模型镜像规范。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。
动态挂载OBS 功能介绍 在运行中的Notebook实例，支持将“OBS并行文件系统”挂载到实例中指定的文件目录，挂载后可以在容器中以文件系统操作方式完成OBS并行文件系统对象的读写。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要灵活的超时配置；当负载异常重启，模型
如何下载Notebook中的文件到本地？ Notebook中JupyterLab下载文件到本地的方式，请参见从JupyterLab下载文件至本地。 父主题： 文件上传下载
print(mox_flags.get_help()) 通过如下方式控制载入模型时需要恢复的参数名。其中，“checkpoint_include_patterns”为需要恢复的参数，“checkpoint_exclude_patterns”为不需要恢复的参数。 checkpoint_include_patterns:
ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mo
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 Mod
几乎是每个开发者都会遇到的问题。ModelArts提供了多种文件上传方式，在文件上传过程中，可以查看上传进度和速度。 将本地文件上传，请参考支持上传本地文件； GitHub的开源仓库的文件上传，请参考支持Clone GitHub开源仓库； 存放在OBS中的文件上传，请参考支持上传OBS文件；
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