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另外，当启动服务时的模型或者参数发生改变时，请删除.torchair_cache文件夹，避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 Step4 创建pod 在节点自定义目录${node_path}下执行如下命令创建pod。
当Notebook实例为绿色勾状态时，表示该实例运行中且与PyCharm连接成功。此时单击该实例名称，实例会变为黄色感叹号状态，表示停止Notebook实例。 图22 实例运行中且与PyCharm连接成功状态 启动Notebook实例。
充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。
在左上角选择区域，区域需与授权配置中的区域相同。 在ModelArts左侧菜单栏中，选择“开发环境>Notebook”，界面未提示权限不足，表明ModelArts的使用权限和委托授权配置成功。
请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
与分类不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的类标号（一般训练数据中不提供类标号）。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的，使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性，而与其他聚类中的对象很不相似。
具体操作请参见如何查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 没有该OBS桶的访问权限。请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。具体操作请参见检查您的账号是否有该OBS桶的访问权限。 OBS文件被删除。请确认待上传的OBS文件是否存在。
方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
mapping_rule 否 Map 输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。
常见问题 创建数据集时找不到创建的OBS桶，请查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。 数据校验节点失败。 请查看您的数据集是否符合规范，数据集规范请参考数据集要求与上传规范。 父主题： Standard自动学习
可选值如下： AND：与关系 OR：或关系 props Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件，可以有多个属性条件。
用户按照业务来规划时长与数量，最终用户买到的是：总时长 = 购买数量 * 购买时长。 在实际使用过程中，会对时长产生扣除；扣除时长 = 所有任务消耗时长的总和，每个任务消耗的时长 = 单任务节点个数 * 任务运行时间。
因此，与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
用户的算法代码中需解析输入输出参数实现ModelArts后台与OBS的数据交互，用户可以参考准备模型训练代码完成适配ModelArts训练的代码开发。 输入配置 表4 输入配置 参数 参数说明 参数名称 根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。
ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。
如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。
变量名称不可重复，只能由下划线、字母与数字组成且不能以数字开头。 查看环境变量的值：单击，可以查看当前环境变量的值。 新增环境变量：单击“新增”，在编辑环境变量弹窗中配置“变量名称”和“变量值”，单击“确定”完成配置。
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