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Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。
参数错误 请检查填写的参数。 400 ModelArts.0107 The values of the request parameters ({0},{1}) are invalid. 请求的参数值 ({0},{1})是无效的. 检查提示的参数值是否是有效的。 400 ModelArts
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后
com（此处需要替换成对应局点的pip源地址） pip install py-spy 查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。 # 找到训练进程的PID ps -ef # 查看进程12345的进程堆栈 # 如果是8卡的训练作业，一般用此命令依次去查看主进程起的对应的8个进程的堆栈情况
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，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。可参考表1
配置ModelArts基本使用权限 场景描述 Step1 创建用户组并加入用户 Step2 为用户配置云服务使用权限 Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 Step4 测试用户权限 父主题： 典型场景配置实践
UTC'的毫秒数。 source_location String 模型所在的OBS路径。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。
llery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情
llery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情
使用IAM用户认证 “account”填写您的账号名，“username”填写您的IAM用户名。 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session # 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 父主题： Standard权限管理
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
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