检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
{workflow_id}/executions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数
MindSpore Lite云侧推理包解压缩后，设置`LITE_HOME`环境变量为解压缩的路径，例如： export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH： export
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
command”表示训练作业中需要执行的其他自定义命令。 “环境变量”增加“MY_SSHD_PORT = 38888”。 “配置节点间SSH免密互信”开关打开，并设置“SSH密钥目录”，一般保持默认值。该配置会在下发训练作业后，自动在训练容器的“/home/ma-user/.ssh”目录下生成SSH密钥
worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验收任务的样本评审意见。设置是否通过为“true”，评审分数为“A”。 { "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad0
试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.RC3。 DevServer驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.2.0 Python版本：3.10 确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
结合当前购买的SFS盘性能规划业务， 建议不要运行到性能上限。 可以购买多个SFS Turbo实例分担业务压力， 或者更换高性能的SFS盘。 一个SFS实例容量建议不要太大，建议以同样的成本换成购买多个SFS实例。 父主题： Lite Server
必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。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，
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
减少线程数。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。，
、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM1.0配置。 登录AOM控制台 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，在右上角单击“添加告警”。 设置告警规则（以NPU掉卡为例）。 规则类型：选择阈值类告警。 监控对象：选择命令行输入。 命令行输入框： sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"}
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array
自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果
ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
