推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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在AI Gallery订阅商品失败怎么办？ AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决： 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后，您需要完成“实名认证”才可以

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参数类型 描述 case_id 否 Integer 用例ID 最小值：0 最大值：2147483647 name 否 String 用例名称 最小长度：0 最大长度：1024 case_type 否 Integer 用例类型（0：常规用例；） 最小值：0 最大值：2147483647

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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大耗时。 ai_watchdog_used_memory_kb：本功能当前内存使用。 ai_watchdog_detection_times：已检测次数。 enable_self_healing：发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times：已检测到的OOM次数。

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00。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。 max_length int 采集队列长队。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 GLM3-6B的断点续训脚本glm3_base.s

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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现人脸识别功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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00。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。 max_length int 采集队列长队。

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restart_count int 同一后台线程异常重复注册同一喂狗任务名的次数，该参数在任务调用取消注册喂狗任务接口后清零。 timeout_action text 注册任务时指定的超时处理动作。当前提供的处理动作如下： WATCHDOG_REPORT_WARNING：超时定位定界提示。

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大耗时。 ai_watchdog_used_memory_kb：本功能当前内存使用。 ai_watchdog_detection_times：已检测次数。 enable_self_healing：发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times：已检测到的OOM次数。

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大耗时。 ai_watchdog_used_memory_kb：本功能当前内存使用。 ai_watchdog_detection_times：已检测次数。 enable_self_healing：发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times：已检测到的OOM次数。

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cpu_usage：CPU使用率，上限100。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘IO延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络IO延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。 max_length int 采集队列长度。

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tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

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使小幅度下降的异常不告警，针对阈值线过紧的情况，图1的异常通过敏感度调节不了，因为阈值线相对是合理的 配置count_threshold参数，如果不关注请求量很少的异常，可以配置该参数，建议非必要情况下不要配置该参数，可能会出现遗漏告警的情况。 毛刺告警 两三个显著的毛刺点异常，如图2所示。

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厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。

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服务是怎么收费的？ ROMA设计与实施服务属于按次数计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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获取模型的统计信息 功能介绍 输入指定模型的统计时间区间（开始时间和结束时间），即可获取该模型的统计数据，包含创建实例、删除实例、软删除实例和更新实例的数据。在调用该接口前请确保数据模型具有“系统版本”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publ

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