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已标注数据格式规范：声音分类 语音内容 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：语音内容 语音分割 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：语音分割 文本 文本分类 支持 导入的是未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：文本分类
annotations object 资源池的注释信息。 表5 annotations 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description 否 String 资源池描述信息，用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order
py3-none-any.whl !pip uninstall -y modelarts modelarts-workflow !pip install modelarts-1.4.18-py2.py3-none-any.whl !pip install modelarts_workflow-1
将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe"
local_code_dir="/home/ma-user/modelarts/user-job-dir", job_description='This is a image net train job') job_instance = estimator.fit(in
API网关）和模型。 处理方法 优先排查APIG（API网关）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限
参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址，下载Imagenet21k数据集：http://image-net.org/ 下载格式转换后的annotation文件：ILSVRC20
将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。您可以在服务详情页面，调用指南页签中查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4
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使用本地IDE远程SSH连接ModelArts的Notebook开发环境时，需要用到密钥对进行鉴权认证。同时支持白名单访问控制，即设置允许远程接入访问这个Notebook的IP地址。 父主题： 安全
py”文件中已有“c.ServerProxy.servers”字段，新增对应的key-value键值对即可。 适配JupyterLab访问地址。 在左侧导航打开“ vi /home/ma-user/work/grf/grafana-9.1.6/conf/defaults.ini”文件。
model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4
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参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集的Train（18GB）、Val images（1GB）、Train/Val
CANNGraph图模式目前仅支持llama和qwen2系列架构的大语言模型单卡场景，包含该系列AWQ量化模型。由于部分算子暂未适配，其他场景(如Multi-lora)暂未支持。 CANN-GRAPH参数设置 相关参数如下表所示： 服务启动方式 配置项 配置说明 offline enforce_eager
= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
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