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SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储，还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。
Tailor使用指导 性能调优 msprof msprof命令行工具提供了AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据等性能数据的采集和解析能力。 包含在cann toolkit中。
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限，实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时，只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/data 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。
01:11:35 介绍大规模语言模型训练的常见系统级和算法级技术，手把手教你炼大模型 大模型时代下的AI开发 59:32 介绍AI的演进历程和未来发展趋势，分析大模型背后的原理和关键技术，介绍华为云为开发者提供的全栈AI能力及AI赋能认证体系 Prompt Engineering
精度调试：TensorBoard可视化 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息，帮助用户快速识别训练精度问题。 在
精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的
A :obj:`list` | `dict`: will be serialized and returned """ # get inputs inputs = data.pop("inputs",
本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook，并绑定SFS Turbo，以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。
本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook，并绑定SFS Turbo，以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
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SFS Turbo方式：根据实际选择，如/mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendFactory。
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