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当提示空间不足时，推荐使用EVS类型的Notebook实例。 参考如何在Notebook中上传下载OBS文件？操作指导，针对原有的Notebook，首先将代码和数据上传至OBS桶中。
管理Standard专属资源池的游离节点 如果资源中存在游离节点，即没有被纳管到资源池中的节点，可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 系统支持对游离节点进行续费、退订、开通/修改自动续费、添加/编辑资源标签、删除资源标签、搜索等操作。
训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name} # 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer
weighted"), "accuracy": metrics.accuracy_score(labels, predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参
用户结束kernelgateway进程后报错Server Connection Error，如何恢复？ 问题现象 当kernelgateway进程被结束后，出现如下报错，以及选不到Kernel。
通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数，并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import
团队标注使用流程 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”
创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个
远程连接出现弹窗报错：Could not establish connection to xxx 问题现象 原因分析 执行VS Code Remote SSH连接失败。
下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
准备工作 ModelArts提供了集群视图、节点视图、用户视图、任务视图和任务详细视图这5个模板，这些模板在Grafana官方文档可以搜索下载，您导入模板配置Dashboards时，可直接使用。
远程连接出现弹窗报错：Could not establish connection to xxx 问题现象 原因分析 执行VS Code Remote SSH连接失败。
--trust-remote-code：是否相信远程代码。 脚本运行完后，测试结果直接在终端输出。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
--trust-remote-code：是否相信远程代码。 脚本运行完后，测试结果直接在终端输出。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
可能原因 镜像过大Push任务一直在运行，或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务，查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功，请重新注册镜像。 如果未Push成功，联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题： 自定义镜像故障
登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界面，单击右上角“创建”，创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例，此处仅介绍关键步骤。
登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界面，单击右上角“创建”，创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例，此处仅介绍关键步骤。
如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。
通过CloudShell登录到Linux工作页面，检查GPU工作情况： 通过输入“nvidia-smi”命令，查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi -q -d TEMPERATURE”命令， 查看TEMP参数是否存在异常， 如果温度过高，会导致训练性能下降。
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