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创建conda env。 在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中，my-env是虚拟环境名称，用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。 conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda
uracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训练日
uracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训练日
ModelArts弹性集群Server ModelArts Studio（MAAS） 对象存储（系统盘和数据盘） 计费因子：存储容量、存储类型和时长收费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 具体计费请以对象存储价格计算器中的价格为准。 ModelArts
的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取文件报错，您可
调用创建工作空间接口创建一个工作空间。 调用查询工作空间详情接口根据工作空间ID查询工作空间的详细信息。 调用修改工作空间接口根据工作空间ID修改工作空间的名称、描述、授权类型等信息。 当不需要该工作空间时，可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。
似性，则需要更多的图片。用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 标注时，类内方差尽量要小。即相同类别的标注，尽量近似；不同类别的标注，尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注，需要保证目标框内物体的完整性；针对图片中存在多个物体的情形，做到不重标、不漏标。
当发生节点异常时，在故障初步分析阶段，您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理，如果不是，则为故障，请联系客户经理发起维修流程（如果无客户经理可提交工单）。 表1 节点故障类型定义 NodeCondition Type 分类 子类 异常中文描述 检测方法 处理建议 NT_NPU_DEVICE NPU 其他 npu
Session(access_key=__AK,secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***') 其中，各参数说明如下： “access_key”和“secret_key”获取方式如下： 登录管理控制台，可单击控制台右上角的账户名，在菜单栏中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。
的IAM用户ID。 返回状态码“200 OK”表示删除成功，响应Body如下所示： { "result": true } 如果请求参数user_id="all-users"，表示删除全量用户授权，返回状态码“200 OK”表示删除成功，响应Body如下所示： { "result":
假设用户于2023/04/18 15:29:16购买了一台按需计费的专属资源池，由于业务需要，于2023/04/18 16:30:30执行按需转包年/包月操作，生成类型为“按需转包年/包月”的订单。用户支付订单后，按需转包年/包月的专属资源池立即生效。在“费用中心 > 账单管理”页面将生成如下三条账单信息：
表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成
的“/etc/prometheus”目录，并且通过--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml参数指定了“/bin/prometheus”使用该配置文件。 apiVersion: v1 kind: "Service" metadata:
在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合
"from": "function_call", "value": "工具参数" }, { "from": "observation",
parquet #预训练数据 |──{output_dir} #{OUTPUT_SAVE_DIR}或yaml文件{output_dir}参数设置值 # 自动生成数据目录结构 |── preprocessed_data |──co
parquet #预训练数据 |──{output_dir} #{OUTPUT_SAVE_DIR}或yaml文件{output_dir}参数设置值 # 自动生成数据目录结构 |── preprocessed_data |──co
列表。 在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池“ > 驱动升级”。 图1 驱动升级 在“驱动升级”弹窗中，会显示当前专属资源池的驱动类型、实例数、当前版本、目标版本、升级方式、升级范围和开启滚动开关。 目标版本：在目标版本下拉框中，选择一个目标驱动版本。 升级方式：可选择安全升级或强制升级。
在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池，在右侧的操作列，单击“ > 驱动升级”。 在“驱动升级”弹窗中，会显示当前专属资源池的驱动类型、实例数量、当前版本、目标版本、升级方式、升级范围和开启滚动开关。 目标版本：在目标版本下拉框中，选择一个目标驱动版本。对于资源池新增加的
”必须选择“预置框架”。 需要在创建训练作业前将相关文件上传至OBS路径下，文件打包要求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements
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