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也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本”中选择之前已完成的训练版本，在此版本基础上进行增量训练。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
镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法，训练得到手写数字识别模型，并部署后进行预测。 从0制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） PyTorch 镜像制作
--prefix_name str 预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 --input_name str 预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。
} ] } ] 当"mmcv-full"安装失败，原因可能是基础镜像中没有安装gcc，无法编译导致安装失败，此时需要用户使用线下wheel包安装。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip",
创建模型失败有两种场景：创建模型时直接报错或者是调用API报错和创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查： 在模型详情页面，查
file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run > Open configurations按钮 步骤二：选择语言 如果需要对Python语言进行设置，在弹出的Select a debug configuration中选择Python File，其他语言操作类似。如下图所示： 步骤三：编辑launch
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
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团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题： Standard数据准备
Ratio（双千分之一）和Five Thousandths Err Ratio（双千分之五）这几种评价指标，工具通过阈值过滤筛选出不达标API的输入输出提示用户进行重点关注。使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在
time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
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