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在目标模型服务右侧，单击操作列的“更多 > 设置QPS”，在弹窗中修改数值，单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在“我的服务”页签，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题： 管理我的服务
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink
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添加所有者：在同一窗口中，单击“添加”，在弹出的新窗口中，单击“主体”后面的“选择主体”，弹出“选择用户，计算机，服务账户或组”窗口，单击“高级”，输入用户名， 单击“立即查找”按钮，显示用户搜索结果列表。 选择您的用户账户，然后单击“确定”（大约四个窗口）以关闭所有窗口。 图1 添加所有者 完成所有操作后，再次关闭并打开VS
timestamp.jpg 查看数据集演进过程 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，单击操作列的“更多 > 版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 您可以查看数据集的基本信息，并在左侧查看版本演进信息及其发布时间。
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针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。同时，在成员进行数据标注过程中，支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。
任务提交成功后，单击“查看服务详情”，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 图3 服务部署成功 步骤四：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。
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在对专属资源池有一定了解后，如果您需要创建一个自己的专属资源池，您可参考创建Standard专属资源池来进行创建。 专属资源池创建成功后，可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符，可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。
配的情况。 如果上述方法还出现了错误，可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，或者用以下代码测试，查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业前，推
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com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 图2 上传镜像 完成镜像上传后，在“容器镜像服务控制台>我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。 “swr.example.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。
其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后，单击“确定”，即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面，待训练完成后，您可以在此页面中查看训练详情，如“训练精度”、“评估结果”、“训练参数”等。 图1 选择增量训练版本 父主题： Standard自动学习
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export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 执行如下命令，查看训练环境的cuda版本，确认当前cuda版本是否支持so文件。 os.system("cat /usr/local/cuda/version
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