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git 图1 下载示例代码 昇腾迁移案例在“~/work/modelarts-ascend/notebooks/”路径下，打开对应的“.ipynb”案例后运行即可。 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在A
500steps保存一次，如果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： SD1.5&SDXL
参数 参数类型 描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource String 资源的唯一标识。 quota Integer
本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI
/home/ma-user/work/code/Swin-Transformer && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install -r requirements.txt && /bin/sh run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。
--max-cpu-loras=32 参数说明如下： --enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是Huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。发请求时
912版本是第一次发布。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
用内存，导致磁盘空间不足。 磁盘配额不足。 处理方法 查看虚拟机所使用的存储空间，再查看回收站文件占用内存，根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页，查看实例的存储容量。 执行如下命令，排查虚拟机所使用的存储空间，一般接近存储容量，请排查回收站占用内存。
训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错，请添加如下代码安装依赖包： import os os.system('pip install xxx') 父主题： 云上迁移适配故障
np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题： OBS操作相关故障
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取基础镜像 ECS中构建新镜像 ECS中上传新镜像 父主题： 准备工作
是，重新“启动”边缘服务，如果还是“异常”则联系技术支持处理。 否，执行下一步，给用户添加委托权限。 添加委托权限。 如果是IAM子账号，没有修改委托权限，请联系管理员添加Tenant Administrator委托权限。 登录统一身份认证服务IAM管理控制台。 单击导航栏的“委托”，进入委托页面。
"data_path" : "/test-obs/classify/input/cat-dog/" } ], "description" : "", "work_path" : "/test-obs/classify/output/", "work_path_type"
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取基础镜像 ECS中构建新镜像 ECS中上传新镜像 父主题： 准备工作
TEXT_TRIPLE （文本三元组） AUDIO_CLASSIFICATION （声音分类） SPEECH_CONTENT （语音内容）SPEECH_SEGMENTATION （语音分割） TABLE （表格数据） VIDEO_ANNOTATION （视频标注） description
在“我的算法”列表，单击算法名称进入详情页，可以查看算法详细信息。 选择“基本信息”页签可以查看算法信息。 “基本信息”页签，单击“编辑”，支持修改除名称和ID之外的算法信息。修改完成，单击“保存”即可完成修改。 选择“训练列表”页签可以查看使用该算法的训练作业信息，例如训练作业名称、状态。 运行环境预览 创建算法时
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进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterl
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