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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
indows格式"D:/test.png"，Linux格式"/opt/data/test.png"），也可以使用相对路径（如"./test.png"）。 在线服务的调用地址和输入参数信息，可以在控制台的“在线服务详情 > 调用指南”页面获取。 “API接口公网地址”即在线服务的调
不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制，可以参考本章节进行MaaS服务的定制化委托授权。
odelArts的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 CTS支持追踪的ModelArts管理事件和数据事件列表，请参见支持云审计的关键操作、开发环境支持审计的关键操作列表、训练作业支持审计的关键操作列表、模型管理支持审计的关键操作列表、服务管理支持审计的关键操作列表。
查询可视化作业列表 功能介绍 根据指定条件查询用户创建的可视化作业列表。 URI GET /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目
指定路径下，镜像内路径可以通过self.model_path获取。 处理方法 获取镜像内的路径方法见模型推理代码编写说明。 父主题： 模型管理
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id）。获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID
对资源的消耗。当需要使用的时候，对于停止状态的弹性节点Server，可以通过启动操作重新使用弹性节点Server。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”。 执行如下操作，启动或停止弹性节点Server。 启动弹性节点
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
Server为一台弹性裸金属服务器，当用户在云服务器页面修改了裸金属服务器状态后，您可通过“同步”功能，同步其状态至ModelArts。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点”列表页面。 在弹性节点Server列表中，单击的
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： Standard自动学习
快速添加授权 登录ModelArts管理控制台，按照版本选择以下操作。 新版本：在左侧导航栏选择“系统管理 > 权限管理”。 旧版本：在左侧导航栏选择“全局配置”。 单击“添加授权”，配置相关参数。 图1 快速添加授权 表1 参数说明 参数 说明 “授权对象类型” 选择“IAM子用户”。
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
Gallery仓库进行托管。单击“完成”返回镜像文件页面。 图1 上传成功 文件上传过程中请耐心等待，不要关闭当前上传页面，关闭页面会中断上传进程。 父主题： 发布和管理AI Gallery镜像
在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。
日志提示“No module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型，修改配置文件后上传ModelArts准备训练，日志报错提示：No module name 'unidecode'。 原因分析
进入“JupyterLab”页面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examplesitHub，单击，输
ECS中构建新镜像（可选） 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本（在scripts_modellink下）和配置（在examples/config下），并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成
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