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py重要參數(shù)的解析： --work-dir：指定訓練保存模型和日志的路徑 --resume-from：從預訓練模型chenkpoint中恢復訓練 --no-validate：訓練期間不評估checkpoint --gpus：指定訓練使用GPU的數(shù)量（僅適用非分布式訓練） --gpu-ids： 指定使用哪一塊GPU（僅適用非分布式訓練）
超過最大遞歸深度導致訓練作業(yè)失敗 問題現(xiàn)象 ModelArts訓練作業(yè)報錯： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 遞歸深度超過了Python默認的遞歸深度，導致訓練失敗。 處理方法
算子部署：Ascend-Operator Deployment 選擇本地部署 算子部署成功： ST測試 算子的ST測試主要包括如下2個步驟： 1.創(chuàng)建并生成ST測試用例 2.執(zhí)行ST測試用例 創(chuàng)建ST測試用例： 右鍵算子根目錄-New cases -ST Case 輸入配置： Format
真實攻防模擬：基于最新釣魚攻擊案例動態(tài)更新模板庫，覆蓋仿冒內部通知、BEC詐騙等場景，實現(xiàn)高仿真訓練,驅動行為轉化：員工中招后即時展示釣魚破綻（如發(fā)件人偽造、惡意鏈接），通過針對性訓練形成肌肉記憶
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訓練評測 工具介紹及準備工作 訓練性能測試 訓練精度測試 父主題： 主流開源大模型基于Lite Server適配MindSpeed-LLM PyTorch NPU訓練指導（6.5.901）
Server環(huán)境部署的微調（SFT）訓練階段。 性能評測 流程圖： 圖1 訓練性能測試流程 詳細步驟： 已完成ModelArts Lite Server環(huán)境訓練任務。 3.1 訓練任務中同級目錄執(zhí)行性能比較腳本，如test-benchmark目錄。 ascendfactory-cli performance
PerfTest套餐包。 測試資源組管理 介紹如何創(chuàng)建私有資源組和管理私有資源組。 PerfTest測試工程 CodeArts PerfTest測試工程分為PerfTest測試工程和JMeter測試工程。 介紹如何創(chuàng)建PerfTest測試工程，在PerfTest測試工程中創(chuàng)建測試用例、創(chuàng)建測試任務，啟動測試任務并查看測試報告。
訓練型橫向聯(lián)邦作業(yè)流程 聯(lián)邦學習分為橫向聯(lián)邦及縱向聯(lián)邦。相同行業(yè)間，特征一致，數(shù)據(jù)主體不同，采用橫向聯(lián)邦。不同行業(yè)間，數(shù)據(jù)主體一致，特征不同，采用縱向聯(lián)邦。xx醫(yī)院的應用場景為不同主體的相同特征建模，因此選用橫向聯(lián)邦。 創(chuàng)建訓練型橫向聯(lián)邦學習作業(yè)。 圖1 創(chuàng)建訓練型橫向聯(lián)邦學習作業(yè)
專家在線答疑解惑 沉浸式學習體驗 沉浸式學習體驗 社群全程互動學習 一線人員親授，實訓強化技能掌握 一線人員親授，實訓強化技能掌握 精選7天課程 輕松掌握ADC八大編排能力 ADC平臺資深開發(fā)工程師親授 精選7天課程 輕松掌握ADC八大編排能力 ADC平臺資深開發(fā)工程師親授 課程大綱 主要內容
夾角；最后是從導數(shù)這個視角來再次認識斜率的概念，這里實際上就是直線縱坐標隨橫坐標的瞬時變化率。認識斜率概念不僅僅是對今后的學習起著很重要的作用，而且對今后學習的一些數(shù)學的重要的解題的方法，也是非常有幫助的。 直線對x軸的傾斜角α的正切值tanα稱為該
會話對象，初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 無成功響應參數(shù)。 表2 調用訓練接口失敗響應參數(shù) 參數(shù) 類型 描述 error_msg
訓練前卡死 作業(yè)為多節(jié)點訓練，且還未開始訓練時發(fā)生卡死，可以在代碼中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 問題現(xiàn)象1 日志中還未出現(xiàn)NCCL DEBUG信息時已卡死。 解決方案1 檢查代碼，檢查是否有參數(shù)中未傳入“
訓練作業(yè)訓練失敗報錯：TypeError: unhashable type: ‘list’ 問題現(xiàn)象 使用訂閱算法圖像分類-EfficientNetB4進行訓練報錯：TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多標簽分類導致（即一個圖片用了1個以上的標簽）。
tab1 云數(shù)據(jù)庫免費試用 云數(shù)據(jù)庫RDS for PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫免費試用 適用于個人學習、培訓、生產(chǎn)前的測試環(huán)境（本次課程可用） 適用個人學習、培訓、生產(chǎn)前的測試環(huán)境 僅限新用戶 云數(shù)據(jù)庫RDS for PostgreSQL 降低O遷移復雜度，可快速處理復雜數(shù)據(jù)模型，簡化空間操作
訓練中途卡死 問題現(xiàn)象1 檢測每個節(jié)點日志是否有報錯信息，某個節(jié)點報錯但作業(yè)未退出導致整個訓練作業(yè)卡死。 解決方案1 查看報錯原因，解決報錯。 問題現(xiàn)象2 作業(yè)卡在sync-batch-norm中或者訓練速度變慢。pytorch如果開了sync-batch-norm，多機會慢，因
String 訓練作業(yè)選擇的引擎版本，請參考查詢引擎規(guī)格列表。 user_image_url 否 String 自定義鏡像訓練作業(yè)的自定義鏡像的SWR-URL。 user_command 否 String 自定義鏡像訓練作業(yè)的啟動命令。 log_url 否 String 訓練作業(yè)日志的
訓練 上傳數(shù)據(jù)至OBS并預熱到SFS Turbo中 創(chuàng)建訓練任務 父主題： 實施步驟
深度學習的訓練過程存在隨機性，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：權重初始化神經(jīng)網(wǎng)絡的權重通常隨機初始化，不同的初始值會影響模型的收斂路徑和最終性能。數(shù)據(jù) shuffling訓練數(shù)據(jù)在每個 epoch 前會被隨機打亂，導致每次訓練時數(shù)據(jù)順序不同，影響梯度更新。DropoutDropout 隨
完成上面數(shù)據(jù)的處理就可以開始訓練了 訓練 到這里已經(jīng)完成大部分的工作了，只需要對config文件參數(shù)做適當?shù)男薷木涂梢蚤_始訓練了。 本次訓練使用的config文件是./config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml，修改學習率、優(yōu)化器、BatchSize等參數(shù)，如下圖：
