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Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文件先上传到OBS并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。
Gallery，免费订阅此模型。 单击案例链接商超商品识别，进入模型详情页。 完成模型订阅。 在模型详情页，单击“订阅”，阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》，单击“继续订阅”。订阅模型完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。 从模
请按数据集格式要求准备数据，否则会导致调优作业失败。 对于csv、xlsx文件，平台会将其转为Alpaca格式或MOSS格式，具体请参见表2。 表2 模型与数据集格式说明 模型 调优类型 数据集格式（jsonl） 数据集格式（xlsx和csv） Qwen2.5-72B及其余模型系列（权重格式为Megatron的模型，具体请参见表7）
请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失。 ENV PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录。 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user Dockerfile需要重点关注以下几点： 为镜像增加模型
Gallery，免费订阅此模型。 单击案例链接商超商品识别，进入模型详情页。 完成模型订阅。 在模型详情页，单击“订阅”，阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》，单击“继续订阅”。订阅模型完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。 从模
rd专属资源池来进行创建。 专属资源池创建成功后，可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符，可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。 每个用户对集群的驱动要求不同，在专属资源池列表页中，可自行选择
批量任务中调用的推理路径。 mapping_type String 输入数据的映射类型，取值为：file或csv。 mapping_rule Map 输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时，会返回。 父主题： 服务管理
范可参见创建模型的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关，当model_type设置为Image时，不需要设置runtime，当model_type设置为其他常用框架时，请
已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到与OBS、SWR等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控
输入数据的对应输出结果。 JSON内容包含多个字段。 source：输入数据描述，与输入的manifest一致。 result：文件处理结果，值为SUCCESSFUL或FAILED，分别代表成功与失败。 inference-loc：输出结果路径，result为SUCCESSFUL
NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型
NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型
cro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP
NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型
NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型
cro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP
400 ModelArts.2846 TrainingExperimentTypeMismatch 训练作业的类型（%s）与训练实验的类型（%s）不匹配 请选择与训练作业类型一致的训练实验。 400 ModelArts.2847 IEFNodeUnavailable 边缘节点(%s)
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试，其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输
Library）环境变量 OBS环境变量 PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作
train_url = args_opt.train_url # 初始定义的网络、损失函数及优化器，详细请参见MindSpore保存与加载。 # 1.初始定义的网络,以“ResNet50”为例。详细请参见ResNet50。 net = resnet50(args_opt.batch_size
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