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服务网段（固定是10.247.0.0/16） 确认无误后，单击“确定”。 打通VPC（可选） 通过打通VPC，可以方便用户跨VPC使用资源，提升资源利用率。 在“网络”页签，单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图4 打通VPC 在打通VPC弹框中，打开“打通VPC”开关，在下拉框中选择可用的VPC和子网。
CacheVolumeExceedQuota /cache目录文件大小超过最大限制 紧急 NotebookHealthy 实例从不健康恢复到了健康状态 重要 EVSSoldOut EVS存储售罄 紧急 表7 OBS动态挂载产生的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 DynamicMountStorage
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态，动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 pip install
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：outputs/0
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None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
置断点续训练。 重启次数的取值范围是1~128，缺省值为3。创建训练后不支持修改重启次数，请合理设置次数。 勾选无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 当训练过程中触发了自动重启，则系统会记
常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统，内置AI场景相关驱动和软件，预置Mod
候进行调用 模型基类NewBertForXXX：该类承自NewBertPreTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswe
olicy 用于更新Notebook实例的自动停止时间。 OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。 ModelArts modelarts:notebook:umountStorage modelarts:notebook:getMountedStorage
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：t2v-f17-2
one of values in [image_classification, object_detection]. 服务标注类型不是物体检测或图像分类。 修改服务标注类型的配置以满足约束。 400 ModelArts.3842 The labeling type of service
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