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开发者的新特性需求。基于服务演进，ModelArts团队已于2021年上线新版训练，力求解决存在的历史问题，并为新特性提供高性能、高易用、可扩展、可演进的底座，给用户提供更好的AI训练体验，打造易用、高效的AI平台。 下线旧版训练管理对现有用户的使用是否有影响？ 正在使用的训练作
获取用户名和用户ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入用户名（user name）和用户ID（user_id）。获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看“IAM用户名”和“IAM用户ID”。 图1 获取用户名和ID
job_desc 是 String 对可视化作业的描述，字符串的长度限制为[0，256]。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。
800训练服务器的网卡配置问题 机头网卡配置是什么？ 有以下两类网卡： 四个2*100GE网卡，为RoCE网卡，插在NPU板。 一个4*25GE/10GE，为Hi1822网卡，插在主板上的。 ifconfig能看到的网卡信息吗 能看到主板上的网卡信息，即VPC分配的私有IP。若要看
创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
MindSpore-GPU engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 请求示例 如下以查看训练作业的资源引擎规格为例。 GET https://en
arams.json”中的参数，否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面，在“高级设置”下会新增“参数设置”，基于配置的推理参数供模型使用者修改自定义镜像的部署参数。 表4 自定义推理参数说明
框架时，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
int机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
用户制作的自定义镜像，在本地执行docker run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务； 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、
登录“应用运维管理”控制台，在“配置管理 > Agent管理”中，选择未安装ICAgent的集群，并单击“安装ICAgent”。 图1 安装ICAgent 建议不要随意卸载ICAgent，否则会影响特权池详情页的参数显示。 父主题： Lite Cluster
指定每一页展示作业参数的总量，默认为10，“per_page”可选的范围为[1，1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引，默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式，默认是作业参数名称“config_name”，目前支持的排序还有作业参数描述
创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而 install.sh 则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量，加强公共安全，优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS
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