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请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
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执行SFT全参微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。
NpuDriverFirmwareMismatch 重要 NPU驱动固件版本不匹配 请从昇腾官网获取匹配版本重新安装 无法正常使用NPU卡 Snt3P 300IDuo Snt9B Snt9C NPU：Docker容器环境检测 NpuContainerEnvSystem 重要 Docker
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot
图1 sft全参微调训练成功 图2 lora微调训练成功 附：loss曲线 loss结果 sft全参微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图3 sft全参微调单机loss曲线对比结果 图4 sft全参微调双机loss曲线对比结果 lora微调NPU训练结果loss
Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 配置完IAM权限之后，需要在ModelArts页面为子账号设置ModelArts访问授权，允许ModelArts访问OBS、SWR、IEF等依赖服务。 此方式只允许主用户为子账号进行配置。因此，本示例中，管理员账号需为所有用户完成访问授权的配置
请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型微调后，权重校验失败 问题现象 使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型创建全参微调的调优任务后，权重校验失败。
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权限管理 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，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照配置访问授权来进行初始权限设置。
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在ModelArts中部署模型时，为什么无法选择Ascend Snt3资源？ 由于Ascend Snt3资源有限，当资源售罄后，您在部署上线时，无法选择Ascend Snt3资源（公共资源池）进行推理，即在部署页面中，“Ascend: 1* Snt3 (8GB) | ARM: 3
请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
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