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启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
验证ECS权限。 在左上角的服务列表中，选择ECS服务，进入ECS管理控制台。 在ECS管理控制台，单击右上角的“购买弹性云服务器”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备ECS的操作权限。 验证VPC权限。 在左上角的服务列表中，选择VPC服务，进入VPC管理控制台。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
验证OBS权限。 在左上角的服务列表中，选择OBS服务，进入OBS管理控制台。 在OBS管理控制台，单击右上角的“创建桶”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备OBS的操作权限。 验证SWR权限。 在左上角的服务列表中，选择SWR服务，进入SWR管理控制台。
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时，如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息，关闭git验证即可。
本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建模型的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。
例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 预置算法运行故障
按实际用量付费 发送短信通知费用构成：短信通知条数 发送电子邮件费用构成：电子邮件+外网下行流量 发送HTTP(S)费用构成：HTTP(S)+外网下行流量 运行日志（不开启则不计费） 由云日志服务（LTS）提供日志收集、分析、存储等服务。
启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。
原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在，可能由于在发布数据集版本进行数据切分时，训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集，所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据，切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题： 训练作业运行失败
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。
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