定位思路 当工作负载状态异常时，建议先查看事件。 在CCI控制台中，单击左侧导航栏的“工作负载”，单击异常工作负载名称，进入详情页面，在Pod列表中，单击异常实例左边的，显示该实例的详情，单击事件页签。 图1 查看事件 父主题： 工作负载异常

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问题定位简介 obsutil提供多种方式帮助用户自助进行日常问题分析和定位，具体方式及其说明如表1所示。您通常需要结合多种方式以准确定位问题。 表1 问题定位方式 方式 说明 日志文件 obsutil的日志文件分为工具日志和SDK日志，工具日志可以记录obsutil在运行过程中的

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SIM卡定位 全球SIM联接 提供SIM卡定位功能，用户可以查询指定的SIM卡位置信息，并在地图中查看定位结果（目前仅支持中国联通物联网卡查询定位）。 查询SIM卡定位 登录全球SIM联接控制台，在左侧导航栏选择“SIM卡管理 > SIM卡定位”。 在SIM卡定位界面左上方，填入S

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expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deeps

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expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deeps

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下面主要介绍常用的两种定位方式：EXIF和自定义。 定位方式一：EXIF 若定位数据写入到照片中，实景三维操作台支持的“定位方式”中选择“EXIF” 即可自动读取。 在上一步“成功导入照片组”界面，选择照片组，也可按住ctrl键进行多选，右键单击选择“选择定位”。 图1 导入定位信息-1 选

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结束持续定位 请求参数 无。 返回结果 无。 请求示例 无。 父主题： 位置

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问题定位方法 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 使用OBS BrowserJS SDK对接OBS服务可能会遇到许多问题，您可以通过下面介绍的步骤进行问题分析和定位： 确保使用的是OBS

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定位任意实体 一个搜索查询test匹配所有名称中带有test一词的实体。 父主题： 示例

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定位任意实体 搜索查询“init”将匹配名称中包含“init”的所有实体。 父主题： 案例

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JDBC问题定位 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是应用程序访问数据库的统一标准接口，应用程序可使用JDBC连接数据库并执行SQL。 GaussDB (DWS)提供了对JDBC 4.0特性的支持，本章节提供了JCDB常见问题定位及对应报错和问题的处理方法。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deeps

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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型会自带时间分辨率，会根据预设的时间间隔处理和生成预测结果。 若训练类型为“预训练”，训练任务使用训练数据重新训练出与基础模型分辨率相同的模型。 若训练类型为“微调”，训练任务会使用训练数据在基础模型的基础上进行训练。 plog日志 plog日志。plog日志是一种用来记录模型运

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？

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