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训练作业重调度 当训练作业发生故障恢复时（例如进程级恢复、POD级重调度、JOB级重调度等），作业详情页面中会出现“故障恢复详情”页签，里面记录了训练作业的启停情况。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。
支持参数化执行：允许用户在运行时向Notebook传递参数，使得Notebook能根据不同需求调整行为。 任务管理界面：提供用户友好的界面，便于查看、添加和删除定时任务。 任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Noteboo
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
单击“告警 > 告警规则”，在“告警规则”界面，单击“添加告警”。 填写告警基本信息。 设置告警规则。 “规则类型”选择“阈值规则”。 “监控对象”：选择“选择资源对象”。单击选择资源对象，弹出新窗口。 添加方式：选择“按指标维度添加”。 指标名称：选择“全量指标”，搜索需要监控的c
在“导出评测结果”对话框，选择服务和数据集，单击“确定”。 在“评测结果分析”区域右侧，单击“导出记录”。 在“导出评测结果-导出记录”弹窗，查看导出任务状态，若显示为“已完成”，单击操作列的“下载”。 导出记录只保留近15天内的数据。 启动或停止评测任务 评测任务为“已停止”状态，才能启动评测任务。
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。 目前只
"name": "project_name" } } } } 获取Token后，再调用其他接口时，您需要在请求消息头中添加“X-Auth-Token”，其值即为Token。例如Token值为“ABCDEFJ....”，则调用接口时将“X-Auth-Token:
出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal
查看训练作业事件 训练作业的（从用户可看见训练作业开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示： 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错：
系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在使用自定义镜像导入模型时，创建AI应用页面中“容器调用接口”设置为“http”，再部署边缘服务。
物体检测标注时除了位置、物体名字，是否可以设置其他标签，比如是否遮挡、亮度等？ 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题： Standard数据管理
创建训练作业标签 功能介绍 创建训练作业标签，支持批量添加，当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST
点。也可使用快捷键【6】。单击图片中的物体所在位置，即可完成点的标注。 在弹出的添加标签文本框中，直接输入新的标签名，在文本框前面选中标签颜色，然后单击“添加”。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签，单击“添加”。 逐步标注图片中所有物体所在位置，一张图片可添加多个标签。完成一张图片标注后，可单击图片右上角
发布：支持将调试后的工作流进行固化，发布至运行态，支持配置运行。 实验记录：实验的持久化及管理。 共享：支持将工作流作为资产发布至AI Gallery，分享给其他用户使用。 如何开发一条工作流请您参考入门教程开发第一条Workflow。 运行态-运行工作流 Workflow提供了
OBS等依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。 在弹出的“添加授权”窗口中，选择： 授权对象类型：所有用户 委托选择：新增委托 权限配置：普通用户 选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《M
windows版本工具，下载链接见教程内。 Ascend Insight用户指南 PyTorch GPU推理迁移至MindSpore Lite NPU推理 模型迁移 Tailor Mindspore-lite模型转换、精度误差分析、性能分析。 whl包，地址见教程中下载链接。 Tailor使用指导
"Effect": "Allow" } ] } 在子用户所属用户组中添加该自定义策略权限。 在用户组页面，单击子用户所属用户组的名称，进入用户组详情页。 图5 进入用户组详情 在授权记录页签下，单击“授权”，选择您刚才创建的自定义策略及授权方案。 由于OBS服务是全局
夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 LOG_SAVE_PATH /home/ma-user/work/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中
夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 LOG_SAVE_PATH /home/ma-user/work/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中
夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 LOG_SAVE_PATH /home/ma-user/work/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中
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