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loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects，其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下，例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4"，响应消息体中查找“name”为"cn-
针对订阅模型，支持将模型一键部署为服务。 在“订阅模型”列表，单击“版本数量”，在右侧展开版本列表，当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
配置Cluster资源，确保可以通过公网访问Cluster机器，具体配置请参见配置Lite Cluster网络。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
”改为“Unattended-Upgrade "0";”以禁用自动更新，然后保存文件并退出。 将当前内核版本锁定。 要禁止特定的内核版本更新，你可以使用“apt-mark”命令将其锁定。 首先，检查你当前的内核版本： uname -r 例如，如果你的内核版本是“5.4.0-42-gen
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
用户采集性能profiling数据后，可通过该工具自动扫描profiling数据，工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议，用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多，LLM类建议稍少，但是总体都有性能提升，实测大约可提升10%~30
/home/ma-user && \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象，可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时，建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。
predictor configs结构 参数 是否必选 参数类型 描述 model_id 是 String 模型ID。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 weight 是 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重，仅当infe
download internet resources（不同局点的Notebook代理可能不同，此处为举例，请以Notebook所在局点的实际代理为准，可以在JupyterLab的Terminal中，通过env|grep -i proxy命令查看） ENV HTTP_PROXY=http://proxy
设置为“Tool Call”。 在Dify中创建Agent进行编配，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。
pCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 操作步骤 在ModelArts控制台页面菜单栏中，单击“模型部署
predict(inputs)[0].get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input
"property" : { "@modelarts:color" : "#3399ff" } } ] } 根据响应可以了解数据集详情，其中“status”为“1”表示数据集创建成功且状态正常。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 请求消息体：
用户的作业中（Notebook实例和训练作业），用户在作业中可以使用委托凭证自行访问自己的资源。 在ModelArts服务中委托授权有两种方式： 1、一键式委托授权 ModelArts提供了一键式自动授权功能，用户可以在ModelArts的权限管理功能中，快速完成委托授权，由Mo
服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。 在ModelArts管理控制台，使用创建好的模型部署为在线服务。 登录云监控服
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