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NCCL_IB_TIMEOUT=22：把超时时间设置长一点，正常情况下网络不稳定会有5秒钟左右的间断，超过5秒就返回timeout了，改成22预计有二十秒左右，算法为4.096 µs * 2 ^ timeout。 父主题： 训练作业卡死
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
l.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法到OBS。 上传算法到SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.
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
数据来源列表，与data_source二选一。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
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。
pnt004(需申请)/modelarts.vm.ai1.snt3(需申请)/custom(仅支持在部署到专属资源池时使用)，需申请的规格请提交工单，由ModelArts运维工程师添加权限。若配置为custom，需同时指定custom_spec参数。 weight 否 Integer real-time类型必选。权重
Object 数据源信息，详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的mask文件的云存储路径，目前只支持PNG格式。
"used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining
3：失败 4：停止 task_id String 数据处理任务ID。 template TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_count Integer 数据处理任务的版本数量。 version_id String 数据处理任务对应的数据集版本ID。
pp_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
如果下述问题您的任何一个回答为“是”，则需要阅读此文档 您是企业用户，且 存在多个部门，且需要限定不同部门的用户只能访问其专属资源、功能 存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限
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