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建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题：
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
BS目录导入数据规范说明。当前只有“图像分类”、“物体检测”、“表格”、“文本分类”和“声音分类”类型的数据集，支持从OBS目录导入数据。其他类型只支持Manifest文件导入数据集的方式。 Manifest文件：指数据集为Manifest文件格式，Manifest文件定义标注对
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致ModelArts中专属资源池不能使用。自动续费的规则如下所述： 以专属资源池的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 专属资源池自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如，您选择了3个月，专属资源池即在每次到期前自动续费3个月。
每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url
String 运行指标，可选值如下： cpuUsage：CPU使用率 memUsage：物理内存使用率 gpuUtil：GPU使用率 gpuMemUsage：显存使用率 npuUtil：NPU使用率 npuMemUsage：NPU显存使用率 value Array of doubles 运
类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条，查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该账号下各种资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。 图2
建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题：
镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String 排序方
训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。 枚举值： job：训练作业 hetero_job：异构作业
建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE（VS Code）开发模型。
Too Many Requests”时，表示请求超过流控，请稍后重新调用。 （可选）当免费Token额度用完后，还要继续使用该模型，建议部署为“我的服务”使用。 在预置服务列表，选择所需的服务，单击操作列的“更多 > 部署为我的服务”，跳转到“创建模型”页面。 在创建模型页面，完
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。 枚举值： job：训练作业 hetero_job：异构作业
类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条，查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该账号下各种资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。 图2
version : 1.X.X-cu102 CUDA Compatibility如何使用？ 当CUDA 10.2与低版本GPU驱动（440.33以下）配合使用时，可能会出现兼容问题，此时需要使用CUDA Compatibility。在创建训练页面添加以下环境变量： export
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