pycharm训练深度学习_自动学习-华为云

自动学习

自动学习准备数据模型训练部署上线模型发布

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MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”

roc=false) 建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”

astype(str)) 建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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AI Gallery功能介绍

临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。父主题：功能介绍

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如何修改机器人规格，不同版本机器人区别

问答模型训练管理专业版适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块：包含“高级版”功能，以及以下功能。多轮技能管理知识共享应用授权旗舰版适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块：包含“专业版”功能，以及以下功能。深度学习模型训练

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训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”

免该影响。可参见文档模型训练中使。建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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使用PyCharm上传数据至Notebook

提供的Moxing库的文件操作API（mox.file.copy_parallel）完成。在PyCharm环境中开启Terminal，VS Code中操作类似。图2 PyCharm环境开启Terminal 在本地IDE的Terminal中使用Moxing上传OBS文件到Notebook的操作示例如下：

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日志提示“ValueError: Invalid endpoint: obs.xxxx.com”

然后再复制回OBS。建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”

ing_rate”。建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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最新动态

人脸检测技能面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。商用多区域客流分析技能面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。车牌识别技能

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准备模型训练镜像

准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。训练作业的预置框架介绍

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方案概述

业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。方案架构天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合

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场景介绍

准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。准备数据准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。准备镜像准备训练模型适用的容器镜像。训练启动训练介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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大模型开发基本流程介绍

去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤：选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。模型训练：使用处理后的数据集训练模型。超参数调优

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创建Notebook实例

1*Pnt1(16GB)|CPU: 8核 64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”

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日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”

854775807，需注意上下界限。建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”

error_bad_lines=False) 建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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GPU加速型

TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算机器学习、深度学习、训练推理、科

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CodeArts IDE Online最佳实践汇总

Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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模型使用指引

复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务将已有模型部署为模型服务接入模型服务支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型通

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产品优势

支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间；实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。灵活多态支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析；支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；支持控制流和数据流的分离

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