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池支持的作业类型进行编辑（新增或减少）。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、“推理服务”和“开发环境”，用户可按需自行选择。 设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型，后台需要在专属资源池上进行不同的初始化
工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的randn
报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug
报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug
报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug
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Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键 说明 保存文件。 添加新代码块。 剪切选中的代码块。 复制选中的代码块。 粘贴选中的代码块。 执行选中的代码块。 终止kernel。 重启kernel。
在Chatbox平台左下角，单击“我的搭档”。 在“我的搭档”页面，按需选择场景化模板。 图6 选择场景化模板 在新的对话窗口，单击左下方的配置图标，在“对话设置”对话框，选择已配置的ModelArts Studio提供方，单击“保存”。 图7 对话设置 使用MaaS的模型进行多轮对话、文案生成、摘要提取等操作。
mountPath：容器挂载的路径，且不能为/home，该路径下包含权重文件所在目录。即为权重文件所在目录的父目录。 maxSeqLen：输入长度+输出长度的最大值。推荐默认16384。 nodeIps：节点IP列表，使用“,“分隔。填2个节点IP地址。 nodePwds：各节点的root用户登录密码，使用“
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
导入“物体检测”类型数据集前，您需要保证标注文件的标注范围不超过原始图片大小，否则可能存在导入失败的情况。 表1 不同类型数据集支持的导入方式 数据集类型 标注类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 图片 图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据
购买弹性公网IP，并绑定到购买的弹性云服务器ECS上，具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。 操作步骤 将本地命令复制至ECS服务器请参考如下方法： 在ECS桌面单击“复制粘贴”，使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口中并单击“发送”，将复制的命令发送至命令行窗口，如下图所示。 图3 复制粘贴按钮
表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中输入新的标签名称，然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明：为标签指定快捷键后，当您选择一段音频后，在键盘
失败”的信息时，可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 图2 volcano资源争抢
Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 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 S
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见使用TMS标签实现资源分组管理。 图1 查看训练标签 最多支持添加20个标签。
重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。
管理Lite Cluster资源池的游离节点 如果资源中存在游离节点，即没有被纳管到资源池中的节点，可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 系统支持对游离节点进行续费、退订、开通/修改自动续费、添加/编辑资源标签、删除资源标签、搜索等操作。
持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的mindir模型的batchsize支持多个，比如1，2，4，8，那么模型推理输入的图片数可以是1，2，4，8。 如果使用动态batch模型，需要将infer.py中如下图红框中的两行代码取消注释。 图2 修改infer.py
DUMP模型转换中间图。 设置DUMP中间图环境变量。 # 1：表示dump图全量内容。2：表示不dump权重数据的基础图。3：表示只dump节点关系的精简图。 export DUMP_GE_GRAPH=2 # 1：表示dump图所有图。2：表示dump除子图外的所有图。3：表示只dump最后一张图。
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