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者提供免费分享和灵活使用Notebook代码样例的功能。您可以将优秀的Notebook代码样例发布在AI Gallery社区，供其他开发者学习使用；也可以在AI Gallery上查看其他人共享的Notebook案例的详细描述、代码信息等，通过“Run in ModelArts”将
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill
主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发：DataParallel(model) 完整代码由于代码变动较少，此处进行简略介绍。
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),
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是否有“运行中”的Workflow列表。如果有，单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面，检查是否有“运行中”的项目。如果有，单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发空间>Noteb
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
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
是否有“运行中”的Workflow列表。如果有，单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面，检查是否有“运行中”的项目。如果有，单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发空间>Noteb
安全可信，基于安全加固最佳实践，访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式，确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候，预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Model
model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.
表示张量并行。 PP 1 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。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX类型的报错，表示请求在APIG（API网关）出现问题而被拦截。 常见问题请参见服务预测失败，报错APIG.XXXX。
表示张量并行。 PP 1 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。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。
表示张量并行。 PP 1 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。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
ModelArts与OBS交互示意 表1 ModelArts各模块与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 Standard自动学习Standard Workflow 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。
\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0.0001\",\"placeholder_cn\":\"更新参数的学习率\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"save_frequency\"
context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
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