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help='number of warm-up batches that don\'t count towards benchmark') parser.add_argument('--num-batches-per-iter', type=int, default=10
data_type 否 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 否 Array of SchemaMap objects
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18
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
task_statuses Array of TaskStatuses objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表6 TaskStatuses 参数 参数类型
ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 $ma-cli dli-job -h Usage: ma-cli dli-job [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... DLI spark job submission and query job
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
task_statuses Array of TaskStatuses objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表8 TaskStatuses 参数 参数类型
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安
task_statuses Array of TaskStatuses objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表58 TaskStatuses 参数 参数类型
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