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地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 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
地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 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
连接。 更多Screen使用说明可参考Screen User's Manual。 通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题 本文指导用户通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题。 在ModelArts Standard控制台，选择“模型训练>训练作业”。
get-docker.sh 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf 。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源，其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外，您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口，建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题： 管理同步在线服务
本案例适用于华为云-北京四Region。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时，Base镜像需满足如下规范： 基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM：Euler2.8.3、Euler2
的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选
-y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。 请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置： NetworkManager --print-config
详情页面，同时，标注好的视频将呈现在“已标注”页签下。 常见问题 Q：视频数据集无法显示或者无法播放视频？ A：如果无法显示和播放视频，请检查视频格式类型，目前只支持MP4格式。 父主题： 通过人工标注方式标注数据
规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示，为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包，建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR）才能在ModelArts上用于训练。 父主题：
8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文，其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。 父主题： Manifest管理
timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud.com/home中，搜索pypi，可以查看pip.conf文件内容。 准备可用的apt源文件Ubuntu-Ports-bionic.list。本示例使用华为开源镜像站提供的apt源，执行如下命令获取apt源文件。
全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计
是很常规的现象，并非错误。 为了更好地了解这种计算差异，并且能够正确区分正常计算差异和引起模型精度问题的异常差异，本指南提供了算子问题定位工具集详细的使用场景和使用步骤，方便用户自行或在支持下排查可能的数值计算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁
备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具，本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域，在弹出的标签文本框中，直接输入新的标签名。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。
本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具，远程连接访问，具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工具，远程连接访问，具体参见通过SSH工具远程使用Notebook。
通过Cloud Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开，SFS Turbo所需要入方向的端口号为111、445、2049、2051、2052、20048，具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud
如数据大小已超过/cache目录大小，则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。 将数据和checkpoint保存在/cache目录或者/home/ma-user/目录。 检查checkpoint相关逻辑，保证历史checkpoint不会不断积压，导致/cache目录用完。 如文件大小小于/cache目录大小并且
参见表4。 选择标注方式。 在标注页面，上方工具栏提供了常用的表3及表4，系统默认的标注方式为多边形标注。选择多边形标注或极点标注。 标注第一张图片时，一旦选择其中一种，其他所有图片都需要使用此方式进行标注。 图6 工具栏 图7 工具栏 表3 标注方式 图标 使用说明 多边形。在
免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 （建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长（hh:mm:ss） 算法：PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据：ImageNet分类数据子集
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