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构建Workflow多分支运行场景 Workflow多分支运行介绍 构建条件节点控制分支执行 配置节点参数控制分支执行 配置多分支节点数据 父主题： 开发Workflow命令参考
单击右上方“启动”并在弹框中单击“确认”后开始运行工作流。 工作流在运行过程中，需要用户在“数据标注”节点以及“服务部署”节点完成相关操作或者配置，其余节点不需要用户做操作。 数据标注节点：标注节点启动后会等待用户确认数据标注是否完成，用户在数据标注节点单击“实例详情”前往数据集页面查看该数据集是否已完成标注。 未完
JobInput objects 节点的输入项。 outputs Array of JobOutput objects 节点的输出项。 step_uuid String 节点的UUID，唯一性标识。 properties Map<String,Object> 节点的属性。 events Array
则会使用共享资源池。 nodes 否 Array of strings edge服务类型可选。边缘节点ID数组，节点ID为IEF（智能边缘平台）的边缘节点ID，在IEF上创建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与csv数
序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps: 16 ZeRO-3 1*节点 & 8*Ascend lora gradient_accumulation_steps:
8ud（8vCPUs 16GiB），计算节点个数为2个，并在9:30:00升配增加2个节点（升配后共4个节点），那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 第一条对应9:00:00 ~ 9:30:00，按照2个计算节点个数计费。 第二条对应9:30:00 ~
足，无法与云端相比。在此情况下，通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点，将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点，从而解决上述问题。 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对
在自动学习的运行总览页面，会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节点开始，依次运行数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署等节点，直至工作流全部运行完成。您需要做的是： 在数据标注节点，待数据标注节点变为橘色即为“等待操作”状态，双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面。前往实例详情页确认
JobInput objects 节点的输入项。 outputs Array of JobOutput objects 节点的输出项。 created_at String 节点的创建时间。 title String 工作流节点标题。 description String 节点的描述信息。 properties
JobInput objects 节点的输入项。 outputs Array of JobOutput objects 节点的输出项。 step_uuid String 节点的UUID，唯一性标识。 properties Map<String,Object> 节点的属性。 events Array
可能影响ModelArts侧基本功能，包括但不限于资源池管理、节点管理、扩缩容、驱动升级等。 高 不可恢复。 节点 退订、移除、关机、污点管理、切换/重装操作系统等。 可能影响ModelArts侧基本功能，包括但不限于节点管理、扩缩容、驱动升级、带本地盘机型的本地盘数据丢失等。 高
通过选择资源池的驱动版本，解决资源池所有节点驱动版本一致的时候，并且没有指定驱动版本，会导致后续加入资源池的节点并不能自动升级到该版本情况，优化了当前需手工处理，增加运维成本问题。 支持节点新进入集群，默认启用准入检测，以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时，扩容的节点默认开启准入检测，
序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps: 16 ZeRO-3 1*节点 & 8*Ascend lora gradient_accumulation_steps:
objects 节点的输入项。 outputs 否 Array of JobOutput objects 节点的输出项。 created_at 否 String 节点的创建时间。 title 否 String 工作流节点标题。 description 否 String 节点的描述信息。
initialized”。 原因分析 按照之前支撑的经验，出现该问题的可能原因如下： 绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障，跑到特定节点必现OOM，其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_
其状态至ModelArts。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点”列表页面。 在弹性节点Server列表中，单击的“同步”，在弹出的确认对话框中，确认信息无误，然后单击“确定”，完成同步操作。 图1 同步状态
后都会新增一条运行记录。 用户可以单击Workflow详情页中任一节点查询节点运行状况。包括节点的属性（节点的运行状态、启动时间以及运行时长）、输入位置与输出位置以及参数（数据集的标注任务名称）。 图4 查看节点运行情况 父主题： 管理Workflow
JobInput objects 节点的输入项。 outputs Array of JobOutput objects 节点的输出项。 step_uuid String 节点的UUID，唯一性标识。 properties Map<String,Object> 节点的属性。 events Array
稳定使用。 约束限制 包年/包月的资源池，不能进行跨region使用。 适用计费项 计算资源支持包年/包月。 表1 适用计费项 计费项 说明 计算资源 Standard专属资源池 弹性集群Lite Cluster资源池 弹性节点Server资源池 包括vCPU、GPU和NPU。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
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