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f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等，需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config.yaml 父主题： 常见错误原因和解决方法
_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 boot_file_url 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，如：“/usr/app/boot.py”。应与app_url一同出现，若填入model_id则app_url/boot_fi
String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀，默认为“obs://”，支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径，需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String 任务ID。
与我们联系。 常见问题 下线镜像对现有用户的使用是否有影响？ 下线镜像对已有用户不影响，用户可以继续使用已有实例启动Notebook，但是需要注意删除实例后无法再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例？ 镜像下线后无法使用该镜像新建实例，界面不会呈现了。 镜像下线后用户还想继续使用，怎么办？
量来屏蔽INFO级别的日志信息。环境变量的设置一定要在import tensorflow或者import moxing之前。 处理方法 您需要通过在代码中设置环境变量“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”来屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os
调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config.yaml 父主题： 常见错误原因和解决方法
connection refused. " 出现该报错有两种情况： 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。 镜像自身有问题。需要单独运行镜像确保镜像本身能正确提供服务。 "error_msg"："Due to self protection, the backend
ckpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。
视化界面MindInsight进行展示。 前提条件 使用MindSpore引擎编写训练脚本时，为了保证训练结果中输出Summary文件，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。 注意事项 在开发环
PU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。
详细介绍请参见流水与明细账单。 查看训练作业的账单 ModelArts训练作业查询资源账单首先需要获取作业ID，而ModelArts控制台展示作业ID与账单中上报的资源ID不一致，您需要先了解作业ID的查询方法，以及作业ID与账单中上报的资源ID二者的对应关系。详细操作如下所述：
Boolean 限制开关。 created_at 否 String 创建时间。 package_id 否 String 订阅包的UUID。创建时不需要填，由后台自动生成。 表3 WorkflowPoolOrder 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 String 订阅ID。 sku
在NPU卡上运行大模型变得更加高效和便捷，为用户带来了极大的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务，特别是在需要高性能和高效率的场景中，如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性：Ascend-vLLM简化了在大
如果第二次增量训练的epochs数值小于第一次常规训练的epochs数值，则增量训练会出现少训练一个epoch的现象。 处理方法 第二次增量训练设置的epochs数值需要大于第一次常规训练设置的epochs数值。 举例：对一个已经完成的训练作业（假设训练了50个epochs），想要训练更多的epochs（追
Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务，单击操作列的“更多 > 扩缩容”，进入扩缩容页面。 在扩缩容页面，根据业务需要增删模型服务的实例数，配置完成后，单击“确认”提交扩缩容任务。 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的实例数是否生效。
tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
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