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接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 由于请求不经过推理平台，所以会丢失以下功能： 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 准备工作 使用专属资源池部署在线服务，服务状态为“运行中”。 只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。
16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，
大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，然后调用多个子系统去执行。MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型，提供优质Prompt模板，让大模型准确理解业务意图，分解复杂任务，沉淀出丰富的多个智能Agent，帮助企业快速智能构建和部署大模型应用。
数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 物体检测标注时，支持叠加框吗？ 如何将两个数据集合并？ 智能标注是否支持多边形标注？ 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思？ 同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？ 为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败？
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序
使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面，单击技能名称左侧，在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用，详情请参见安装技能。 图4 安装技能-40 取消或找回订阅的免费模型 当不需要使用AI Gallery中订阅的模型时，可以取消订阅
训练过程中无法找到so文件 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致训练失败： libcudart.so.9.0 cannot open shared object file no such file or directory 原因分析 编译生成s
接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 由于请求不经过推理平台，所以会丢失以下功能： 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
obs:bucket:ListAllMyBuckets 创建批量服务。 按需配置。 边缘服务 CES ces:metricData:list 查看服务的监控指标。 按需配置。 IEF IEF Administrator 管理边缘服务。 按需配置。 创建自定义策略时，建议将项目级云服务和全局级云
数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案，提升标注效率；提供团队标注能力，支持多人协同标注与标注任务的审核验收 数据处理：提供数据清洗、数据校验、数据增强、数据选择等分析处理能力
16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，
lora per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend sft per_device_train_batch_size=1 8*节点 & 8*Ascend cutoff_len=8192 lora per_device_train_batch_size=1
py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", device_id=devid)
Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题，MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制，可以
NODE_RANK=0 执行以下命令，开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下：
效。 前提条件 只有订单状态是“使用中”的专属资源池才能执行包年/包月转按需。 操作步骤 登录管理控制台，单击左侧导航栏的图标，选择“人工智能 > ModelArts”。 在ModelArts列表页，选择“专属资源池 > 弹性集群”，选中目标专属资源池。在“操作 > 更多 > 调整到期策略”。
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时，提示磁盘空间已满：No Space left on Device。 在Notebook执行代码时，出现如下报错，提示：Disk quato exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU
Service，并且提供在线的测试UI与监控能力，服务一直保持运行。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 vpc_id
device = torch.device('cuda') model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location="cuda:0")) else: device = torch
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