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创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明：
可视化作业的具体描述。 service_url String 可视化作业的endpoint。 train_url String 可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询
略。 检查OBS桶是否具备权限。 下方步骤描述中所指的OBS桶，指创建自动学习项目时，指定的OBS桶，或者是创建项目时选择的数据集，其数据存储所在的OBS桶。 检查当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项目使用的OBS桶，单击桶名称进入概览页。
创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明：
的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明：
行筛选。 难例集：难例或非难例。 标签：您可以选择全部标签，或者基于您指定的标签，选中其中一个或多个。 文件名或目录：根据文件名称或者文件存储目录筛选。 标注人：选择执行标注操作的账号名称。 样本属性：表示自动分组生成的属性。只有启用了自动分组任务后才可使用此筛选条件。 数据属性
创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明：
附录：微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
s.vm.cpu.2u的Notebook中，部署本地Predictor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3 predictor configs结构决定。
本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练
自定义加密函数，认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件中密文存放，使用时解密，确保安全。 sdk_decrypt_implementation_func 自定义解密函数，认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件中密文存放，使用时解密，确保安全。
会舍弃标注框超出原始图片边界的图片。 输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息，“manifest”文件存储文件夹中图片的结构，可直接导入到数据集中。 |----data_url |----Data |----xxx.jpg
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
查接口返回健康状态，否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级，必须配置健康检查接口。 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用OBS外部存储挂载功能，需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”，避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查
性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展CogVideoX-2b/5b全量微调的详细过程。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购买DevServer资源。
ugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件，USER_CONVERT
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
验收结束后，针对不再使用的标注任务，您可单击任务所在行的删除。任务删除后，未验收的标注详情将丢失，请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
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