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以直接通过Run in ModelArts，一键打开运行和学习，并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时，您开发的代码，也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开，使用的是CPU计算资
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accel
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accel
False：第一行数据不作为表头，仅为样本数据 表3 ContentInfo参数 参数 是否必选 参数类型 描述 content_id 是 String AI Gallery中数据集资产的ID。 version_id 是 String AI Gallery中数据集资产的版本ID。 表4 AnnotationConfig参数
只有“图片”的数据集，且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。 只有发布后的数据集支持数据特征分析。发布后的Default格式数据集版本支持数据特征分析。 数据特征分析的数据范围，不同类型的数据集，选取范围不同： 对于标注任务类型为“物体检测”的数据集版本，当已标注样本数为0时，发布
ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ ModelArts Standard训练作业和模型部署如何收费？
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accel
适用资源池 专属资源池 公共资源池、专属资源池 适用功能模块 Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Server
Gallery的AI说模块为开发者提供自由分享各类AI领域内知识和经验的平台。开发者既可以发布个人技术文章，也可以阅读和学习他人分享的技术文章。 案例库介绍 AI Gallery的案例库是面向场景化交付的AI资产的组合和使用案例。案例中沉淀了基于业务场景的AI知识、经验和部分通用的业务逻辑，能够为某些具体的业务场景提供AI环节的解决方案。
Gallery上下载数据创建数据集。选择“AI Gallery”并选中列表中的一个资产。 下载至OBS桶位置（数据集输入位置）：选择一个空目录用来存储下载的数据集。 数据集输出位置：数据集输出位置的OBS路径，此位置会存放输出的标注信息等文件，此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录，请确保您的OBS文件名称以字母、数字或下划线命名。
当不需要该工作空间时，可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST
解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts的模型读取存储在OBS服务的数据，或者输出至OBS服务指定路径，输入和输出数据需要配置3个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9
准备训练数据集 用户需自行制作数据集，并将数据集上传到容器的工作目录中，再赋予容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料，将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。数据集的json文件示例如下所示。
开发环境的Notebook实例 exemlProject 自动学习项目 exemlProjectInf 自动学习项目的在线推理服务 exemlProjectTrain 自动学习项目的训练作业 exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool
更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密
环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a.登录容器镜像服务控制台，选择区域。中实际创建的组织名称，以下所有命令中的deep-learning都需要替换。
id 否 Integer 算法uuid，创建算法时无需填写。 name 是 String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id
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64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“对象存储服务OBS”和“并行文件系统PFS”。请根据界面实际情况和需要选择。
查看环境变量的值：单击，可以查看当前环境变量的值。 新增环境变量：单击“新增”，在编辑环境变量弹窗中配置“变量名称”和“变量值”，单击“确定”完成配置。 修改环境变量：单击，在编辑环境变量弹窗中修改“变量名称”或“变量值”，单击“确定”完成配置。 删除环境变量：单击，确认永久删除环境变量，单击“确定”完成删除。
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