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如果使用DevServer资源，请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.2
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。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。 父主题： 服务部署
Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。 图3 路径异常 如何使训练作业保持运行中状态 由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell，因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态，方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。
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云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包，安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
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创建桶的区域需要与ModelArts所在的区域一致。例如：当前ModelArts在华北-北京四区域，在对象存储服务创建桶时，请选择华北-北京四。 如何查看OBS桶与ModelArts的所处区域，请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 请勿开启桶加密，ModelArts不支
表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 步骤4：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范
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> aoe_unet2.log 此时，aoe_output下面会有对应的mindir模型，包含了AOE知识库信息。使用benchmark工具测试新生成的mindir模型性能，同aoe调优前的模型进行对比，可以看到模型性能有所提升。 #shell 调优前命令如下： benchmark
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String 微调产物输出OBS路径。 train_data_file String 训练数据文件名。 test_data_file String 测试数据文件名。 prompt_field String 数据prompt列名。 response_field String 数据response列名。
ices_out_cuda_frame failed with error code 0” 训练作业失败，返回错误码139 训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))'
及步骤之间的关系进行定义 针对工作流复用，用户可以在开发完成后将流水线固化下来，提供下次或其他人员使用，同时无需关注流水线中包含什么算法或如何实现 图1 Workflow流程 父主题： Standard功能介绍
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