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其中,加粗的字段需要根据实际值填写: “duration”为实例运行时长,以创建时间为起点计算,即“创建时间+duration > 当前时刻”时,系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别,默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功,响应Body如下所示: { "create_at":
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
根据版本切分比例筛选数据集。例如:“0.0,1.0”,根据逗号分隔最小和最大切分比例,筛选出切分比例在此范围内的版本。说明:如果参数值为空或无该参数,系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 根据数据集发布的版本格式筛选数据集,过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下:
单击模型名称,进入模型详情页面。 在“我的版本”区域,单击“新增版本”。 在“新增版本”页面,配置模型新版本的参数。 表3 新增模型版本 参数 说明 新版本号 系统自动编号,不可修改。 版本描述 模型简介。支持100字符。 选择基础模型版本 选择基础模型的版本。 选择权重路径 选择存放模型权重文件的OBS路径,必须选择到模型文件夹。
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
为异步推理模型,设置服务启动参数,配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关,选择了需要的模型及版本后,系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题: 创建Workflow节点
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
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
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
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
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
export HCCL_DETERMINISTIC=TRUE 固定随机数范围 seed_all函数可固定随机数的范围如下表所示。 API 固定随机数 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 禁止Python中的hash随机化。 random.seed(seed)
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”。
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的,会导致频繁的容器镜像构建操作。