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型输出进行可对比的误差分析（精度）。 模型自动调优工具 AOE(Ascend Optimization Engine)是一个昇腾设备上模型运行自动调优工具，作用是充分利用有限的硬件资源，以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用，可以对于模型的图和算子运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。
ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表
sh 脚本中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题，建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的AI应用管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArt
[Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布式作业上，每个节点都在复制同一个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS Client连接数过多，进程/线程之间的轮询，导致一个OBS Client与服务端连接30S内无响应，超过超时时间，服务端断开了连接。
方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache”目录下
sh 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers
Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无
在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。
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，
设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。 约束限制
以及选不到Kernel。 图1 报错Server Connection Error截图 图2 选不到Kernel 原因分析 用户误操作引起的。 解决方案 打开Terminal窗口，执行以下命令启动kernelgateway服务。 API_TYPE=kernel_gateway.jupyter_websocket
建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatC
使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。 只有具备“管理”权限的帐号和IAM用户才能添加授权。 登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”，单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”，在弹出的窗口中为IAM用户选择权限，然后单击“确定”。 SWR授权管理详情可参考授权管理。
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费，也可以选择更经济的按包周期
object 资源池的metadata信息。 spec PoolSpecModel object 资源池的期望信息。 status PoolStatus object 资源池的状态信息。 表13 PoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称，相当于pool
eus.yml \ prom/prometheus 这里使用的是Prometheus最基本的功能，如有更高级的诉求，可参考prometheus的官方文档。 步骤五：安装Grafana 运行社区最新发行的Grafana版本： docker run -d -p 3000:3000
首先，需要在配置文件中，定义自己的依赖包，详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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