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Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-cau和ma-cau-adapter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。
训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 返回的数据条目数。 offset 否 Integer 数据条目偏移量。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer
benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取，预处理 image = img_preprocess(image_path)
Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供托管式k8
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换，则在运行脚本，例如0_pl_pretrain_13b.sh中，添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 Megat
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换，则在运行脚本，例如0_pl_pretrain_13b.sh中，添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 Megat
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换，则在运行脚本，例如0_pl_pretrain_13b.sh中，添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 Megat
资源池时自定义设置，设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题： 导入模型
size的大小最大支持50G，专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题： 模型管理
参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of NotebookFlavor objects 分页数据。 flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。
SDK支持对OBS的SDK接口进行调用，包括创建OBS桶，上传/下载文件和文件夹，删除OBS对象和桶。 ModelArts SDK具体操作管理请参见如下章节： 数据管理 训练管理 模型管理 服务管理 介绍使用ModelArts SDK进行的常用操作。
会删除Notebook实例吗？ JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 ModelArts中创建的数据集，如何在Notebook中使用 pip介绍及常用命令 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 开发环境如何实现IAM用户隔离？
timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 时间值越界，请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据，pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间：1677-09-22 00:12:43.145225 最大时间：2262-04-11 23:47:16
py”存放在OBS的“obs://cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu”目录下。 已经准备好训练作业的数据文件，例如将训练数据集存放在OBS的“obs://cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/data”目录下。
描述 是否必填 数据类型 infer_type 推理方式：取值可为real-time/batch/edge。默认为real-time。 real-time代表在线服务，将模型部署为一个Web Service。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。 使用场景 ma-cli已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用。 登录ModelArts控制台，在“开发空间
GitHub的开源仓库的文件上传，请参考支持Clone GitHub开源仓库； 存放在OBS中的文件上传，请参考支持上传OBS文件； 类似开源数据集这样的远端文件上传，请参考支持上传远端文件； 在Notebook的使用中，可以快速查找实例，可以在同一个Notebook实例中切换镜像，
详情如下： Notebook 表1 Notebook挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /home/ma-user/work/ 否 客户数据的持久化目录。 /data 否 客户PFS的挂载目录。 /cache 否 裸机规格时支持，用于挂载宿主机NVMe的硬盘。 /train-worker1-log
作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-tolerance/job-retry-num”字段。 添加“fault-tolerance/job-retry-num”字段，视为开启自动重启，value的范围可以设置为1~128的整数。valu
NCCL_IB_GID_INDEX 系统设置的默认值为3，表示使用RoCE v2协议。 NCCL_IB_TC 系统设置的默认值为128，表示数据包走交换机的队列4，队列4使用PFC流控机制来保证网络是无损的。 如果训练时，需要提升通信稳定性，可以增加配置其他NCCL环境变量，如表2所示。
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