default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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训练运行报错AttributeError: 'torch_npu._C._NPUDeviceProperties' object has no attribute 'multi_processor_count' 问题现象 训练运行报错“AttributeError: 'torch_npu._C._NPUDeviceProperties'

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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测适配及代码示例章节。 文档还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考，具体请参见分布式训练完整代码示例。 父主题： 分布式训练

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VIDIA驱动程序需要使用这些函数来解析当前正在运行的内核和其他相关信息。 安装过程中的提示均选OK或YES，安装好后执行reboot重启机器，再次登录后执行命令查看GPU卡信息。 nvidia-smi -pm 1 #该命令执行时间较长，请耐心等待，作用为启用持久模式，可以优化Linux实例上GPU设备的性能

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出现该问题的可能原因如下： 因为安全性问题，ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成false，提前下载好预训练模型，加载下载好的预训练模型位置即可，可参考如下代码。 import torch import torchvision.models as

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b-20231107190844-50a1a83 启动容器镜像，注意多人多容器共用机器时，需要将卡号做好预先分配，不能使用其他容器已使用的卡号： # 启动容器，请注意指定容器名称、镜像信息。ASCEND_VISIBLE_DEVICES指定容器要用的卡，0-1

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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示例二 继承torch.nn.GELU，基于torch_npu.fast_gelu重写forward方法。 torch原生代码示例如下： import torch input_data = torch.rand(64, 32).cuda() gelu_module = torch.nn

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从SWR拉取。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254

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请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169

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署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例，您可以了解如何在ModelArts平台上训练作业、部署推理模型并预测的完整流程。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。

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通过设定ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量为0，控制0号卡对当前进程可见，PRE_SEQ_LEN和LR分别是soft prompt长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。此外，这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t import numpy as

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cudaGetDeviceCount() 原因分析 经过对裸金属服务器排查，发现nvidia-drvier和cuda都已安装，并且正常运行。nvidia-fabricmanager服务可以使单节点GPU卡间互联，在多卡GPU机器上，出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。

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