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需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明 参数名称 说明 “创建方式” 选择“自定义算法”。 “启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目
# 算法订阅ID item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分
线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的，模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业，单击名称进入详情页，获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”，跳转至OBS对象路径，下载训练得到的模型。
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据和代码）”。
填写数据集基本信息，数据集的“名称”和“描述”。 选择“标注场景”和“标注类型”，本案例中分别选择“图片”和“物体检测”。 图1 数据集标注场景和标注类型 选择OBS中的数据目录作为“数据集输入位置”，选择不同的OBS目录作为“数据集输出位置”。 图2 数据集的输入位置和输出位置 参数填写无误
在AI Gallery订阅商品失败怎么办？ AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决： 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后，您需要完成“实名认证”才可以
需要排查执行命令的启动文件目录是否正确，具体操作如下： 在ModelArts管理控制台，使用训练的自定义镜像创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“自定义”。 例如，当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train
WR镜像内容。 训练管理接口 表6 算法管理接口 API 说明 创建算法 创建一个算法。 查询算法列表 查询算法列表。 查询算法详情 根据算法ID查询指定算法。 更新算法 更新算法。 删除算法 删除算法。 查询超参搜索算法列表 查询超参搜索算法列表。 表7 训练作业管理接口 API
针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案推荐使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据和代码）”。
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
ModelArts通过多种数据保护手段和特性，保障存储在ModelArts中的数据安全可靠。 数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护
Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。
是否支持图像分割任务的训练？ 本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical
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卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model/”中，则推理文件“customize_service.py”和模型配置文件“config
tmp label_map.pbtxt.”。 如果使用的是AI Gallery订阅的算法，建议先检查数据的标签是否有问题。 如果使用的是物体检测类算法，建议检查数据的label框是否为非矩形。 物体检测类算法仅支持矩形label框。 查看训练作业的“日志”，出现报错“RuntimeError:
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卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
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