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BS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传，总大小不超过5GB。 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的
py，请参见训练脚本mindspore-verification.py文件。 Ascend-Powered-Engine框架单机启动命令和分布式启动命令无区别。 PyTorch-GPU框架启动原理 单机多卡场景下平台会为启动文件额外拼接 --init_method "tcp://<ip>:<port>"
功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习
rc2 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像（二选一）、ECS中构建新镜像（二选一）的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 使用基础镜像（二选一）：用户可在训练作业中直接选择基础镜
vors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor_type 否 String 查询训练作业规格的类型，不填为查询所有。枚举值：
针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据和代码）”。
过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待标注的图片，文本等），不导入标注内容（指标注结果信息）。 已标注：同时导入标注对象和标注内容，当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保能够正确读取
功能咨询 ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务和边缘服务有什么区别？ 为什么选择不了Ascend Snt3资源？ 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 在线服务部署是否支持包周期？ 部署服务如何选择计算节点规格？
仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 使用自定义镜像创建训练作业
过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待标注的图片，文本等），不导入标注内容（指标注结果信息）。 已标注：同时导入标注对象和标注内容，当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保能够正确读取
不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts Standard提供了公共资源池和专属资源池，专属资源
管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业，您可以单击操作列的“删除”，删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情 登录ModelArts管理控
Cluster资源配置 若已完成集群资源购买和开通，则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 其中k8s Cluster的容器中挂载存储支持OBS、SFS Turbo等方案进行挂载。例如OBS支持静态挂载和动态挂载，而SFS Turbo仅支
训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 预置算法运行故障
SFS类型和容量选择 ModelArts网络关联SFS Turbo OBS-SFS Turbo联动方案涉及VPC、SFS Turbo HPC型文件系统、OBS对象存储服务和ModelArts资源池。如果要使用训练作业挂载SFS Turbo功能，则需要配置ModelArts和SFS
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员，当其信息发生变化时，可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域，选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列，单击“修改”。在弹出的对话框中，修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改，如果需要修改邮箱地址，建议先删除此成员，然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
法来源和训练框架又区分多种创建方式，具体请参见表2。 ModelArts Standard也支持通过调用API接口创建训练作业，请参见以PyTorch框架创建训练作业。 训练作业进阶功能 ModelArts Standard还支持以下训练进阶功能，例如： 增量训练 分布式训练 训练加速
本案例介绍了如何使用ModelArts Standard专属资源池提供的计算资源，结合SFS和OBS存储，在ModelArts Standard的训练环境中开展GPU的单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的CANN版本是cann_8.0
创建算法”页面。填写算法的基本信息，包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式（预置框架） 选择“预置框架”创建算法。 图1 使用预置框架创建算法 用户需根据实际算法代码情况设置“镜像”、“代码目录”和“启动文件”。选择的AI镜像和编写算法代码时选择的框架必须一致。例如编写算法代
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