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如果您需要进行精细的权限管理，可参考《ModelArts API参考》中的权限策略和授权项。 数据管理权限 开发环境权限 训练作业权限 模型管理权限 服务管理权限 工作空间管理权限 精细化授权案例可参考管理员和开发者权限分离。 父主题： 权限配置
注册API并授权给APP 删除API 授权API至APP 更新API授权 解除API对APP的授权 获取API授权关系列表 创建API 查询API 查询API和APP 查询APP的API认证信息 查询APP是否存在
页“操作 > 更多”下拉框中可见“关联sfsturbo”和“解除关联”。其中，“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。 关联与解除关联
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 父主题： Standard模型训练
Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana
475a-b5d0-ecf896da3b0d"的"/path1"和"/path2/path2-1"配置访问权限，同时也为"2a70da1e-ea87-4ee4-ae1e-55df846e7f41"的"/path1"和"/path2/path2-1"配置访问权限。 "modelarts:sfsId":
哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？
给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限
A050104 GPU 显存 ECC错误到达64次。 通过nvidia-smi -a查询到Retired Pages中，Single Bit和Double Bit之和大于64。 A050148 GPU 其他 infoROM告警。 执行nvidia-smi的返回信息中包含“infoROM
用户也可以自行修改新工作流名称，但会有校验规则验证新名称是否符合要求。 新的Workflow名称，必须为1~64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）且以英文开头的名称。 删除Workflow 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。
登录ModelArts控制台，左侧菜单选择“模型管理”； 单击“创建”，进入创建模型界面，元模型选择“从容器镜像中选择”，选择自定义镜像； 配置“容器调用接口”和端口号，端口号与模型配置文件中的端口保持一致； 设置完成后，单击“立即创建”，等待模型状态变为“正常”； 重新部署在线服务。 父主题： Standard推理部署
密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 父主题： 权限相关
从最新生成权重文件处继续训练。详见断点续训和故障快恢说明 CKPT_LOAD_TYPE 1 可选【0、1、2】，默认为1 0： 不加载权重 1：加载权重不加载优化器状态【增量训练】 2：加载权重且加载优化器状态【 断点续训】详见断点续训和故障快恢说明 USER_CONVERTED_CKPT_PATH
从最新生成权重文件处继续训练。详见断点续训和故障快恢说明 CKPT_LOAD_TYPE 1 可选【0、1、2】，默认为1 0： 不加载权重 1：加载权重不加载优化器状态【增量训练】 2：加载权重且加载优化器状态【 断点续训】详见断点续训和故障快恢说明 USER_CONVERTED_CKPT_PATH
将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。
EN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 标注视频 标注作业详情页中，展示了此数据集中“未标注”、“已标注”和“全部”的视频。 在“未标注”页签左侧视频列表中，单击目标视频文件，打开标注页面。 在标注页面中，播放视频，当视频播放至待标注时间时，单击进
行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git apply qwen-vl.patch的方式进行NPU适配，最后将以上源码和环境打包至镜像中。 AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx ├─aigc_inference ├─aigc_train ├
0.1:8080/goodbye 图3 访问在线服务 limit/request配置cpu和内存大小，已知单节点Snt9B机器为：8张Snt9B卡+192u1536g，请合理规划，避免cpu和内存限制过小引起任务无法正常运行。 父主题： Lite Cluster资源使用
image build task timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。
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