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如何将两个ModelArts数据集合并？ 在ModelArts中同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗？ 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签？ ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办？
... └─QwenVL ├── train/<commit_id> # 本教程中需要的模型代码 └── Dockerfile # 构建镜像
k”路径下。 ln -s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件
必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配
可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配
循环体 debugger.stop() # 一般在训练循环末尾结束工具。 debugger.step() # 在训练循环的最后需要重置工具，非循环场景不需要。 具体的config.json的配置要求请参见介绍。 使用run_ut.py执行预检。 msprobe -f pytorch
视化界面MindInsight进行展示。 前提条件 使用MindSpore引擎编写训练脚本时，为了保证训练结果中输出Summary文件，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。 注意事项 在开发环
*_=|?/':.;,中的某一个字符，分隔符需要转义。 label_separator 否 String 标签和标签之间的分隔符。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字或@#￥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符，分割符需要转义。 difficult_only 否 Boolean
Specification 参数 参数类型 描述 is_open Boolean 是否开放此规格，默认是true；取值为false时，用户需要提工单申请才可使用此规格。 spec_status String 规格状态，取值为： normal：正常。 sellout：售罄，售罄时无法使用此规格部署服务。
必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
env”启动训练。由于训练作业运行时不是shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的 “conda env”，需要使用其他方式以达成使用指定“conda env”来启动训练的效果。假设您的自定义镜像中的“conda”安装于“/home/ma-user/anaconda3”目录“conda
_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 boot_file_url 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，如：“/usr/app/boot.py”。应与app_url一同出现，若填入model_id则app_url/boot_fi
量来屏蔽INFO级别的日志信息。环境变量的设置一定要在import tensorflow或者import moxing之前。 处理方法 您需要通过在代码中设置环境变量“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”来屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${OUTPUT_SAVE_DIR}/log路径下获取。 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config.yaml 父主题： 常见错误原因和解决方法
调度失败，进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config.yaml 父主题： 常见错误原因和解决方法
tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
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