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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
启动/停止/删除实例 启动/停止实例 由于运行中的Notebook将一直耗费资源，您可以通过停止操作，停止资源消耗。对于停止状态的Notebook，可通过启动操作重新使用Notebook。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook管理页面。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
训练作业进程异常退出 问题现象 训练作业运行失败，日志中出现如下类似报错： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里
mox.file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python：指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口（mox.file）。 mox.file：指MoXing框架中用于文件操作的接口，其与python接口一一对应关系。 tf
SDK简介 ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts
ModelArts Standard使用流程 本章节旨在帮助您了解ModelArts Standard的基本使用方法，帮助您快速上手ModelArts服务。 面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从数据准备、模型训
免费体验MaaS预置服务 ModelArts Studio大模型即服务平台给新用户分配了每个模型100万Tokens的免费调用额度，无需部署即可一键体验通义千问、ChatGLM、DeepSeek等预置模型服务。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本，查看其可视化曲线，进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集，且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。
如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览>生产概况”区域查看正在收费的作业。根据实际情况进入管理页面，停止并删除实例。例如，Notebook正在计费，请前往“开发空间 > Notebook”页面，将状态
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
创建智能标注作业 除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。 数据标注功能仅在以下Region支持：华北-
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时，即启用团队标注，且指派了某一团队负责标注，系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后，在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务，指派给同一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理，接入到企业解决方案中。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
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