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String 依赖包版本，如果不强依赖于版本号，则该项不填。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 restraint 否 String 版本限制条件，当且仅当“package_version”存在时必填，可选“EXACT/ATLEAST/ATMOST”。 “EXACT”表示安装给定版本。
stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 n 否 1 Int 返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k
objects 事件。 hard_example_path String 难例的存放路径。 hard_select_tasks Array of HardSelectTask objects 难例筛选作业列表。 manifest_path String manifest文件的存放路径。 model_id
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Step4 上传镜像至SWR Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 Step6 在ModelArts上创建训练作业 约束限制 由于案例中需要下载商用版CANN，因此本案例仅面向有下载权限的渠道用户，非渠道用户建议参考其他自定义镜像制作教程。 Mindspore版
分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 约束限制 全量和增量节点的local rank table必须一一对应。 全量和增量节点不能使用同一个端口。 scheduler实例中NODE_PORTS=8088
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
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