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点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的
调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集。 调用查询数据集详情接口根据数据集ID查询数据集的详情。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 调用批量更新样本标签接口根据数据集ID和样本ID给样本添加标签进行人工标注。 调用查询数据集的统计信息接口查看数据集的标注统计信息。 当数据
uncorrectable ECC error encountered 原因分析 由于ECC错误，导致作业运行失败。 处理方法 当ECC错误且计数超过64时，系统会自动隔离故障节点，重启训练作业确认故障是否解决。如果未隔离的节点导致训练作业再次失败或卡死，请联系技术支持处理。 父主题： 业务代码问题
子账号的权限，由主用户来控制，主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限，从而控制用户组内的子账号的权限。此处的授权列表均按照ModelArts和其他服务的系统预置策略来举例。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子账号使用ModelArts服务的权限。
专属资源池磁盘空间大小必须超过1T。您可以通过专属资源池详情页面，规格页签，查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败，提示磁盘空间不足时，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建模型 使用大模型创建模型，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置：
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接 如果本地为Linux系统，见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS
在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在
（可选）本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例，介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1：安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2：下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时，即启用团队标注，且指派了某一团队负责标注，系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后，在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务，指派给同一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
修改模型服务QPS 流量限制QPS是评估模型服务处理能力的关键指标，它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长，影响满意度。因此，能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。
镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点，以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get
（公共池不支持），且挂载的SFS不是当前子账号创建的。 按需配置。 查看所有实例 ModelArts modelarts:notebook:listAllNotebooks ModelArts开发环境界面上，查询所有用户的实例列表，适用于给开发环境的实例管理员配置该权限。 按需配置。
UnrecognizedFlagError:Unknown command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser
Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS Code软件。 用户本地PC或服务器的操作系统中建议先安装Python环境，详见VSCode官方指导。 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发。该实例状态必须处于“运行中
ing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统，提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生TFServing镜像可以快速启动提供服务，并支持gRPC和HTTP
问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包，例如安装Flask依赖包。
境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API E
ensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用GPU规格资源运行训练作业。
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”，进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
Torch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台
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