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在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？ 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？ 处理方法 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。
在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？ 如果用户的代码中训练任务是单进程的，使用Notebook 8核64GB，72核512GB训练的速度是基本一致的，例如用户用的是2核4GB的资源，使用4核8GB，或者8核64GB效果是一样的。 如果用户
如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。
0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 宿主机安装的infiniband驱动版本为4.3-1.0.1.0，容器镜像中安装的infiniband驱动版本需要与宿主机版本匹配，即同为4.3-1.0.1.0。 可能部分区域的网卡较新，会出现更高版本的infiniband驱动版本，如果您遇到了i
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
后，由于用户AI开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 升级Lite Cluster资源池驱动：当资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GP
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
查询OS的配额 功能介绍 获取ModelArts OS服务中部分资源的配额，如资源池配额、网络配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
管理我的服务 扩缩容模型服务实例数 修改模型服务QPS 升级模型服务
版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤
删除环境变量：单击，确认永久删除环境变量，单击“确定”完成删除。 重启AI应用，使环境变量的新增、修改、删除生效。 当AI应用的状态为“运行中”时，则在“运行资源设置”处，单击“重启”。 当AI应用的状态为非“待启动”时，则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时，默
ascendcloud-aigc-6.3.904-xxx.tar.gz 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包的实际时间为准。 获取路径：Support-E网站。 说明： 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2
pod 图3 启动成功的回显 执行如下命令，查看日志。日志显示如图所示表示成功执行动态路由。 kubectl logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称，可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。
创建Qwen2-0.5B或Qwen2-1.5B模型的LoRA微调类型的调优任务，显示创建失败 问题现象 创建LoRA调优任务，选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B，数据集选择MOSS格式的jsonl数据，添加超参设置，创建调优任务失败。 关键日志报错： AttributeError:
Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 模型管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，创
度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择
如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm
不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时，如果使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像
查询OS的配置参数 功能介绍 获取ModelArts OS服务的配置参数，如网络网段，用户资源配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
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