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“输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。
“输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。
图1 开启无条件重启 API接口设置 通过API接口创建训练作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-tolerance/job-retry-num”和“fault-tolerance/job-unconditional-retry”字段。
训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地
ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在问题时
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 job_name String 可视化作业的名称。 service_url String 可视化作业的endpoint。
VS Code连接Notebook方式介绍 Visual Studio Code (VS Code) 是一个流行的代码编辑器，它支持多种编程语言和开发环境。支持通过VS Code连接和使用Jupyter Notebook。 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后，使用VS
修改[server]中的“root_url”和“serve_from_sub_path”字段。 图1 修改defaults.ini文件 其中： root_url的组成为：https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}/grafana。
但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
此字段为可选字段，您也可以在导入数据集后，在标注数据操作时，添加或删除标签。 “只导入难例”：难例指manifest文件中的“hard”属性，勾选此参数，表示此导入操作，只导入manifest文件“hard”属性中数据信息。
语音分割是对语音进行分段标注。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 job_id Long 可视化作业的ID。
否 str group_users 白名单列表，仅支持填写domain_id，当visibility为"group"时才需要填写该字段 否 list[str] 根据方法的入参不同，主要可分为以下两种使用场景： Workflow.release_to_gallery(title="资产名称
使用流程 表1 MaaS使用流程 步骤 操作 说明 相关文档 1 准备工作 在开始使用ModelArts Studio大模型即服务平台前，需要先准备好相关依赖资源，例如创建OBS桶、创建资源池等。
当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时，可通过增加一个自定义的环境变量参数，触发服务重启。例如，如果服务原来部署在公共资源池，则修改环境变量后，服务可能会调度到新的公共资源池。
可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 content String 日志内容。
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