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学习率/learning_rate 设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。 取值范围：0~0.1 默认值：0.00002 建议微调场景的学习率设置在10-5这个量级。 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表9 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
docker.com | sh sudo systemctl --now enable docker 步骤二：安装NVIDIA容器工具集 设置仓库地址和GPG key： distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
ModelArts服务具备资源池和隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径过大风险。 ModelArts服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如：设置API访问限制，防止恶意接口调用等场景。 ModelArts服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 ModelArts服务提供了业
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表7 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表7 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
在模型列表，选择要体验的模型服务，单击操作列“更多 > 体验”，进入体验页面。 在参数设置页面，拖动或直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。 图2 设置推理参数 表1 参数设置 参数 说明 温度/Temperature 设置推理温度。 数值较高，输出结果更加随机。 数值较低，输出结果更加集中和确定。
在“版本管理”页面中，选择对应的数据集版本，在数据集版本基本信息区域，单击“设置为当前版本”。设置完成后，版本名称右侧将显示为“当前版本”。 图1 设置当前版本 只有状态为“正常”的版本，才能被设置为当前版本。 删除数据集版本 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选
快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象： 将已标注好的数据上传至OBS，同步数据后，显示为未标注。 原因分析： 可能是OBS桶设置了自动加密导致此问题。 解决方法： 需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 筛选数据 在标注作业详情页面，默认展示
删除AI应用 当AI应用不再使用时，支持删除，释放AI Gallery仓库的存储空间。 在AI应用详情页，选择“设置”页签。 确认AI应用状态是否为“运行中”。 是，则在“运行资源设置”处，单击“暂停”，停止AI应用再执行下一步。 否，则执行下一步。 在“删除AI应用”处，单击“删除AI应用”按钮，确认后AI应用将被删除。
/usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为：/use/local/cuda/lib64，LD_LIBRARY_PATH设置如下： export LD_LIBRARY_PAT
选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例：重置任务包含多个节点时，可以设置同时被重置节点的最高比例。 按实例数量：重置任务包含多个节点时，可以设置同时被重置节点的最大个数。 驱动版本 可以在下拉框中指定重置节点的驱动版本。 图1 重置节点 单击“操
用户可根据实际业务场景和节点规模，自定义配置容器网段，配置方式如下： ModelArts Standard池，资源池创建阶段指定容器网段，根据实际需要设置更大的容器网段。 图7 设置容器网段 ModelArts Lite池，选择/创建具有更大容器网段的CCE集群。CCE容器网段配置参见网络规划。 账号冻结导致创建失败？
持在GPU或者Ascend上训练，那么可能会报错，需要使用Notebook进行云端调试。 设置断点后单击“调试”，可实现代码逐步调试，查看中间变量值。 图9 “调试”按钮 图10 通过设置断点实现代码调试 可单击“运行”按钮，通过日志观察是否能正常训练。 图11 “运行”按钮 图12
默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 推理服务GPU规格使用时长（单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业CPU规格训练核数 默认无限制，支持设置1~10000。 核 训练作业GPU规格训练卡数 默认无限制，支持设置1~1000。 卡 训练作业RAM规格训练内存大小
”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后，单击下一步。 确认信息无误后，单击“提交”部署在线服务。 父主题： 在线服务
）服务。 添加训练作业使用权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：trainJob。 “策略配置方式”：选择JSON视图。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version":
限期使用。如果打开时长限制，除了设置资产免费使用的时长，还可以设置到期后是否续订。 如果是更新已发布资产的版本。 “发布方式”选择“添加资产版本”。 在“资产标题”下拉框中选择已有资产名称。支持搜索资产名称。 设置“ModelArts区域”。 设置可以使用该资产的ModelArts区域，以控制台实际可选值为准。
准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64.tar.gz，将其上传至OBS桶中，设置为公共读。单击属性，单击复制链接。 链接样例如下： https://${bucketname_name}.obs.cn-north-4.myhuaweicloud
个模型框架。 权重设置与词表 选择“自定义权重”。 选择自定义权重路径 选择存放待更新的模型权重文件的OBS路径，必须选择到模型文件夹。 权重校验 开启权重文件校验。 参考部署模型服务，用新建的模型部署模型服务。 “模型设置”选择上一步新建的模型。 “资源设置”和待升级的模型服务保持一致。
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