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odelArts会自动识别导致作业失败的原因，在训练日志界面上给出提示。提示包括三部分：失败的可能原因、推荐的解决方案以及对应的日志（底色标红部分）。 图1 训练故障识别 ModelArts Standard会对部分常见训练错误给出分析建议，目前还不能识别所有错误，提供的失败可能
Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL Finetune训练。
时发现，就会导致无法及时释放资源，从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本，提高使用体验，ModelArts提供了卡死检测功能，能自动识别作业是否卡死，并在日志详情界面上展示，同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判
Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。 资源规格要求
已购买资源包，但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业？识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾过期药物等。人工识别效率低下、费时费力，AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾
余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾过期药物等。人工识别效率低下、费时费力，AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾
训练作业日志中提示“No module named .*” 用户请按照以下思路进行逐步排查： 检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
放到模型权重目录Qwen-VL-Chat下。 # 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释，并重新定义变量FONT_PATH读取字体文件Simsun，修改如下： 30 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache("Qwen/Qwen-VL-Chat"
放到模型权重目录Qwen-VL-Chat下。 # 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释，并重新定义变量FONT_PATH读取字体文件Simsun，修改如下： 30 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache("Qwen/Qwen-VL-Chat"
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
pCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 操作步骤 在ModelArts控制台页面菜单栏中，单击“模型部署 > 在线服务”，进入在线服务页面。 单击“授权管理”后，单击创建应用即可创建App应用。
bandwidth contention 通信维度，识别计算和通信相互掩盖，可能会抢占通信带宽。 communication - retransmission 通信维度，识别通信重传问题，单次重传耗时4秒以上。 memory 内存维度，识别异常内存算子。 dataloader 数据加载
如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
样例 镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法，训练得到手写数字识别模型，并部署后进行预测。 从0制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） PyTorch
人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
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