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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm
如何购买或开通ModelArts？ ModelArts是一个即开即用的平台，无需购买或开通，直接进入ModelArts管理控制台，完成权限管理配置，然后选择所需功能，直接使用即可。 ModelArts平台仅针对使用计算规格的功能才涉及计费，公共资源池全部为按需模式，根据选用规格以
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 问题现象 启动服务失败，报错：资源不足，服务调度失败。（Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976：No resources
服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建模型，部署服务。 父主题： 服务部署
如何查看训练作业资源占用情况？ 在ModelArts管理控制台，选择“模型训练>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。
Notebook如何离线安装VS Code Server 背景介绍 VS Code执行remote-ssh远程连接时，会根据用户的VS Code版本去自动更新vscode-server和Vscode-client的版本，通过本地和远端尝试下载相关的安装脚本和包。当远端网络和本地网
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
资源池推理服务一直初始化中如何解决 问题现象 创建资源池时作业类型选择了推理服务，资源池创建成功后推理一直显示“环境初始化。 原因分析 专属池网段和推理微服务dispatcher网段冲突，导致专属池上的VPCEP终端节点无法创建，该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
预置镜像预热 图3 预置镜像选择 图4 自定义镜像预热 创建密钥所需的仓库地址、用户名、密码、可以参考对应租户的SWR登录指令。 图5 创建密钥 图6 登录指令 上图中为临时登录指令，若需长期有效登录指令，可单击图中的“如何获取长期有效指令”链接获取指导。 单击“确定 ”后，在预热信息框中可以看到已成功预热的镜像信息。
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足，镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像，减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
${Port} 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking
onda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/
如何访问训练作业的后台？ ModelArts不支持访问训练作业后台。 父主题： 查看作业详情
训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题： 计费FAQ
users遵循了Huggingface的“single-file policy”的设计原则，它的三个主要模块Pipeline、Schedulers和预训练模型中，Pipeline和Schedulers都完全遵循了“single-file policy”原则。该设计原则更推荐直接复
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