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完成验收 查看验收报告 针对进行中或已完成的标注任务，都可以查看其验收报告。登录管理控制台，选择“数据准备>数据标注”，在数据标注页选择“我创建的”，并单击某条团队标注的任务名称，进入标注详情页。在右上角单击“验收报告”，即可在弹出的“验收报告”对话框中查看详情。 图11 查看验收报告
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
在Notebook中如何实现IAM用户隔离？ 开发环境如果需要实现IAM用户隔离，即多个IAM用户之间无法查看、修改和删除他人创建的Notebook。 目前有两种方案： 方案一：删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二：使用工
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。 单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook
镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。 单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook
SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现
get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 执行如下命令确认Docker Engine版本。 docker version | grep -A 1 Engine 命令回显如下。 ... Engine: Version:
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 执行权重转换。 cd
待几分钟。详细操作请参考保存Notebook镜像环境。 图7 保存镜像 查看所保存的镜像 保存后的镜像可以在ModelArts控制台“镜像管理”页面查看到该镜像详情。单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 步骤5：使用SDK提交训练作业
/train.py 方式四：使用“conda run -n”命令。 您可以使用“/home/ma-user/anaconda3/bin/conda run -n python-3.7.10”命令来执行训练命令，启动命令示例如下： /home/ma-user/anaconda3/bin/conda
批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业，开启了团队标注，“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”，在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列，根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。（团队标注作业的名称后带有标识。）
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_nam
用户制作的自定义镜像，在本地执行docker run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务； 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的，需要用户修改自己的进程端口号；
"Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志，分析报错原因。 图2 报错日志 从上图报错日志判断，预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示，app
选择正确的密钥文件 当左下角显示如下状态时，代表实例连接成功： 图10 实例连接成功 当弹出如下错误时，代表实例连接失败，请关闭弹窗，并查看OUTPUT窗口的输出日志，请查看FAQ并排查失败原因。 图11 实例连接失败 远程调试代码 在VS Code界面，上传本地代码到云端开发环境。 单击“File
SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法： 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）
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