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# 各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend） 训练框架的自定义镜像约束 推荐自定义镜像使用ubuntu-18.04的操作系统，避免出现版本不兼容的问题。 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。
各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明： 如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI
各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1
目的企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。 在开通工作空间后，系统会默认为您创建一个“default”空间，您之前所创建的所有资源，均在该空间下。当您创建新的工作空间之后，相当于您拥有了一个新的“Mode
开通自动续费后，还可以手动续费该专属资源池。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生
GPU显存等操作，简单场景下可以直接使用自动迁移。 图1 torch_npu工作原理示意图 NPU（Neural Network Processing Unit）和GPU在构造结构上存在差异，因此迁移过程并不是完全平替的关系。昇腾训练芯片属于NPU的范畴，虽然在表达层可以通过torch
"swr:repository:getNamespace", "swr:repository:listNamespaces", "swr:repository:deleteTag", "swr:r
0528150158-b521cc0 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE
保存回答了问题的选项，但是回答结果错误 │ ├── answer_result_unknow.xlsx # 保存未推理出结果的问题，例如超时、系统错误 │ ├── system_error.xlsx # 保存推理结果，但是可能答非所问，无法判断是否正确，需要人工判断进行纠偏。
ResourceFlavorLabel object 资源规格的标签信息。 表7 ResourceFlavorLabel 参数 参数类型 描述 os.modelarts/scope String 资源规格对应的作业类型。 表8 ResourceFlavorSpec 参数 参数类型 描述
各模型训练需要的启动脚本，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name}
TS:-"${MA_NUM_GPUS}"} MY_MPI_TUNE_FILE="${MY_HOME}/env_for_user_process" if [ -z ${MY_MPI_SLOTS} ]; then echo "[run_mpi] MY_MPI_SLOTS is
0606190017-b881580 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE
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