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边缘服务状态异常，异常信息：实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。 正常 实例在当前边缘节点状态为xxx，相关信息：xxx Instance is %s in node(%s), %s - 正常
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。
该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录，默认为/home/ma-user/work/project名称，可根据自己实际情况更改。 单击“Apply”，配置完成后，重启IDE生效。 重启后初次进行update python interpreter需要耗费20分钟左右。
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
团队标注成员任务状态。可选值如下： 6：已创建。 0：启动中。 1：运行中。 2：验收中。 3：通过，即团队标注任务已完成。 4：驳回，即需要重新修改标注和审核工作。 update_time Long 团队标注成员任务更新时间。 worker_id String 团队标注成员ID。 workforce_task_name
X.git cd YOLOX git checkout 4f8f1d79c8b8e530495b5f183280bab99869e845 修改“requirements.txt”中的onnx版本，改为“onnx>=1.12.0”。 将“yolox/data/datasets/coco
ReadOnlyAccess权限。 在ModelArts管理控制台，单击“权限管理 ”，在对应委托的操作列，单击“查看权限 > 去IAM修改委托权限”。 在新页面中，单击“授权记录 > 授权”，搜索“IAM ReadOnlyAccess”，勾选后单击“下一步”并单击“确认”。 验证权限是否配置成功。
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
myhuaweicloud.com/pypi/web/simple --trusted-host mirrors.myhuaweicloud.com 修改测试代码，注释掉以下文件的断言所在行。 vim /workspace/Megatron-DeepSpeed/megatron/model/fused_softmax
即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
否 String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time 否 String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
Server的机器名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 注意： 订单中的服务器名称会一直保持此处下单购买时设置的名称。后期修改服务器名称后，不会在订单中同步更新。 CPU架构 资源类型的CPU架构，支持X86和ARM。请根据所需规格选择CPU架构，若使用GPU选择
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 启动命令：“/home/ma-user/miniconda3/bin/python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/pytorch-verification
source”选“Frequently-used”时，显示此参数。 Code Directory 训练代码目录，系统会自动填写为训练启动文件所在的目录，用户可根据需要修改，所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。 当算法来源为自定义镜像，训练代码已预置在镜像中时，该参数可以为空。 Image Path(optional)
docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v /s
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择
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