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install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
check_method 是 String 健康检查方式。可选“HTTP/EXEC”。 HTTP:HTTP请求检查 EXEC:执行命令检查。 command 否 String 健康检查命令。健康检查方式为EXEC时必选。 url 否 String 健康检查接口请求路径。健康检查方式为HTTP时必选。
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long
1表示开启预检,0表示关闭预检。 推荐开启预检,预检可提前发现节点故障、驱动故障。 “1” 如何查看训练环境变量 在创建训练作业时,“启动命令”输入为“env”,其他参数保持不变。 当训练任务执行完成后,在训练作业详情页面中查看“日志”。日志中即为所有的环境变量信息。 图1 查看日志
算法的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters objects 算法的运行参数。 inputs 否 Array of
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集,数据库名字。 input 否 String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
算法的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array of inputs
data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects
data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name String 训练作业的数据集名称。 start_time
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
算法的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters Array of Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array of inputs
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name String 训练作业的数据集名称。 spec_code