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部署参数，当前仅支持Docker，如表15所示。 表15 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String
数据准备完成后，启动训练的脚本，查看训练是否能够正常拉起。一般来说，启动脚本为： cd /cache/code/ python start_train.py 如果训练流程不符合预期，可以在容器实例中查看日志、错误等，并进行代码、环境变量的修正。 预置脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件
需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 获取软件 获取插件代码包ascendcloud-aigc-6.3
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=args.gamma) # 训练神经网络，每一轮进行一次验证 for epoch in range(1, args.epochs + 1): train(args, model
户资源，协助用户自动化一些繁琐和耗时的操作。同时，委托凭证会同步到用户的作业中（Notebook实例和训练作业），客户在作业中可以使用委托凭证自行访问自己的资源。 在ModelArts服务中委托授权有两种方式： 1、一键式委托授权 ModelArts提供了一键式自动授权功能，用户
在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如图1所示。 图1 专属资源池Ascend规格运行日志信息
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