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LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。 id String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type String 标签属性类型。可选值如下：
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
elLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
还是公网？ 调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
单击服务名称，进入部署模型服务详情页面，可以查看服务信息。 “详情”：可以查看服务的基本信息，包括服务、模型、资源等设置信息。 “监控”：可以查看服务监控和资源监控信息。 “算力利用率”表示每分钟NPU的平均使用率，当请求率较低时，使用率会显示为0。 “事件”：可以查看服务的事件信息。事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。
可停止计费。 操作步骤： 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面，停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面，检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有，单击Workflow列表中“操作
可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“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。 针
在数据集详情页，选择“设置”。 在“可用申请”处输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择新用户，单击“添加新用户”完成用户添加。 单击“查看使用用户”会跳转到“申请管理 > 资产申请审核”页面，可以查看当前支持使用该数据集的用户列表。 管理用户可用资产的权限。 数据集发布成功后，数据集所有者可以管理资产的用户申请
选择完成后，页面将自动呈现您选择对应版本及其指标数据，您可以根据呈现的图表了解数据分布情况，帮助您更好的处理您的数据。 查看分析任务的历史记录。 在数据特征分析后，您可以在“数据特征”页签下，单击右侧“任务历史”，可在弹出对话框中查看历史分析任务及其状态。 支持分析指标及其说明 表1 分析指标列表 名称 说明 分析说明
在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
app名称。 app_remark 否 String app备注。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
Server failed to start”如何解决？ 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果Remote-SSH版本低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。 打开命令面板（Windows： C
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。
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