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服务状态一直处于“部署中”，查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。 如何修改默认端口
--target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 注意：权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers
x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
配置Grafana数据源 在Grafana配置数据源后，即可通过Grafana查看ModelArts的监控数据。 前提条件 已安装Grafana。 配置Grafana数据源 获取Grafana数据源配置代码。 进入AOM管理控制台。 图1 AOM管理控制台 在左侧导航栏中选择“Prometheus监控
迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
远程连接处于retry状态如何解决？ 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code
+"%Y-%m-%d-%Z-%H-%M-%S"`.log" jupyter kernelgateway --KernelGatewayApp.ip=${HOST_IP} --KernelGatewayApp.port=8889 --KernelGatewayApp.api=${API_TYPE}
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
是什么？ 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本？ 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP？ ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython
x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers
为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers
为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers
为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 权重转换完成后，需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers
训练作业的事件信息系统会自动保存30天，过期会被清除。 查看操作 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。 在训练作业详情页面，单击“事件”页签查看事件信息。 图1 查看事件信息 父主题： 管理模型训练作业
如何定位Workflow运行报错 使用run模式运行工作流报错时，分析解决思路如下： 确认安装的SDK包是否是最新版本，避免出现包版本不一致问题。 检查编写的SDK代码是否符合规范，具体可参考相应的代码示例。 检查运行过程中输入的内容是否正确，格式是否与提示信息中要求的一致。 根
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
ModelArts Standard训练作业和模型部署如何收费？ Standard中训练作业如何收费？ 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。
如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号？ 通过训练作业训练好的模型可以下载，然后将下载的模型上传存储至其他账号对应区域的OBS中。 获取模型下载路径 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 在训
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
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