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隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;,”其中的某一字符。 否 str sample_label_separator 文本与标签之间的分隔符，默认为Tab键分隔，分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“
上传镜像至容器镜像服务镜像仓库。 使用docker tag命令给上传镜像打标签。 #region和domain信息请替换为实际值，组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.{region-id}
下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-100位。 delete_labels 否 Array of Label objects 删除标签列表。 description 否 String 数据集描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 update_labels
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名字），{namespace}替换为您的命名空间（默认为default）。 kubectl exec -it {pod_name} bash
该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 name 否 String 镜像名称，长度限制512个字符，支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 namespace 否 String 镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag 否 String 镜像tag，长度限制64个字符，支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。
/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely 父主题： Standard Notebook
ools/”目录中，以Llama2-70B为例， 脚本具体内容如下。 #进入到ModelLink目录下，xxx-Ascend请根据实际目录替换 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #加载as
api_name 否 String API名称。 api_url 否 String API的URL。字符长度不超过255。 api_path 否 String API的PATH。字符长度不超过255。 api_method 否 String 请求方式包含GET、POST、PUT、D
文本和标签之间的分隔符。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字或@#￥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符，分隔符需要转义。 label_separator 否 String 标签和标签之间的分隔符。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字或@#￥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符，分割符需要转义。
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换为mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'} path = 'xxx.csv'
/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely 父主题： Standard
数据类型 name 数据集标注节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集标注节点的输入列表 是 LabelingInput或者LabelingInput的列表
AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大小字母、下划线组成，且字符长度在3到90之间。 中文名称 否 自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。
D算子单步计算耗时208秒，因此需要重点关注该算子。可以通过html中提供的堆栈信息查看源码中对该算子的调用是否可以替换成其他torch api，如果分析后无法替换可以求助昇腾算子侧的算子开发人员进行算子优化分析。 图12 AICPU算子分析 Operator Dynamic Shape
会话对象，初始化方法见Session鉴权。 model_name 否 String 模型名称，名称只能字母，中文开头，为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符，支持1-64个字符。如果未输入该参数，系统会自动生成模型name。 model_version 是 String 模型版本，格式需为“数值.数值.
参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 version_format 否 String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 label_task_type
service_name 服务名称，支持1-64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 说明： 该字段不填时默认为自动生成的服务名称。 否 str、Placeholder description 服务备注，默认为空，不超过100个字符。 否 str vpc_id 在线服
均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a.登
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