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AC445CAA1A71019C9D0 retry:0 原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS服务的权限出现问题，导致无法正常读取数据 处理方法 请检查OBS权限配置，如未解决问题可参考OBS文档的已配置OBS权限，仍然无法访问OBS（403 AccessDenied）。
是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，
API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件 在线服务部署时需选择“升级为WebSocket”。
案，含智能客服、数字人。 Dify：支持自部署的应用构建开源解决方案，用于Agent编排、自定义工作流。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 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、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调
代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。
etrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制
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动态benchmark 获取测试数据集。 动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT:
使用Grafana查看AOM中的监控指标 安装配置Grafana 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题： ModelArts Standard资源监控
行节点准入，而因为集群volcano没有污点容忍，且集群内只有一个节点，导致volcano无法启动，进而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动，使得污点无法被自动清理。 处理方法 （推荐）解决方案一（按需使用volcano调度器）：
ck映射、依赖分析和数据搬移等。 后端优化： 后端优化模块的优化主要包括TensorCore使能、双缓冲区、内存展开和同步指令插入等。 性能分析工具 msprof命令行工具提供了采集通用命令以及AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据、Host侧系统数据和采集和解析能力。面向
th kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
侧查看大小不要超过6G。 镜像保存主要保存在/home/ma-user路径下除挂载路径/home/ma-user/work以外的目录，请将数据集等放到work路径下，不要放到非work路径下。 请不要将实例频繁保存镜像，建议一次将需要的安装包安装好，然后执行镜像保存，避免频繁执行
etrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制
p'中到不到文件 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径？
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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