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6c8e54090", "name" : "notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36", "swr_path" : "swr.xxxxx.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36:3.3.2-release_v1"
6c8e54090", "name" : "notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36", "swr_path" : "swr.xxxxx.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36:3.3.2-release_v1"
String 部署类型，当前仅支持Docker。 spec Object 部署详情，如表8所示。 表8 spec字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 engine String 部署引擎，当前仅支持CCE。 params Object 部署参数，当前仅支持Docker，如表9所示。 表9 Docker部署参数数据结构说明
String 部署类型，当前仅支持Docker。 spec Object 部署详情，如表5所示。 表5 spec字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 engine String 部署引擎，当前仅支持CCE。 params Object 部署参数，当前仅支持Docker，如表6所示。 表6 Docker部署参数数据结构说明
6c8e54090", "name" : "notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36", "swr_path" : "swr.xxxxx.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36:3.3.2-release_v1"
6c8e54090", "name" : "notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36", "swr_path" : "swr.xxxxx.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36:3.3.1.B007_V2"
status=7&per_page=10&page=1&sortBy=job_name&order=asc&search_content=job 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "quotas": 5, "job_total_count":
/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/workloads 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 作业所属的命名空间。 表2
"/usr/log/", "model_id": 1 } 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string",
git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
令，将docker进行替换，使用nerdctl工具。 # docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后，使用下列示例命令将镜像上传至SWR： nerdctl --namespace k8s.io tag
令，将docker进行替换，使用nerdctl工具。 # docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后，使用下列示例命令将镜像上传至SWR： nerdctl --namespace k8s.io tag
令，将docker进行替换，使用nerdctl工具。 # docker login 替换为： nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后，使用下列示例命令将镜像上传至SWR： nerdctl --namespace k8s.io tag
运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径？ 创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理？
sortBy=status&order=asc& search_content=job_name 响应示例 成功响应示例 { "quotas": 100, "is_success": true, "job_total_count": 1, "job_count_limit":
<cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>：精度测试配置的yaml文件地址，指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run
<cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>：精度测试配置的yaml文件地址，指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run
"engine_name": "MXNet", "engine_version": "MXNet-1.2.1-python2.7" } ], "model_total_count": 41, "is_success": true
config_name String 训练作业参数的名称。 config_desc String 训练作业参数的描述信息。 create_time Long 训练作业的创建时间。 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。
部署类型，当前仅支持Docker。 spec Object 部署详情，如表14所示。 表14 spec字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 engine String 部署引擎，当前仅支持CCE。 params Object 部署参数，当前仅支持Docker，如表15所示。 表15
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