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nput的列表 outputs 服务部署节点的输出列表 是 ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy
gInput的列表 outputs 数据集标注节点的输出列表 是 LabelingOutput或者LabelingOutput的列表 properties 数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息,主要用于前端的名称展示 否
实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作,可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本,结合as_input的能力提供给后续节点使用。
训练输出至指定的训练输出路径,请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中,训练代码需包含以下步骤: (可选)引入依赖 当您使用自定义脚本创建算法的时候,如果您的模型引用了其他依赖,您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。
运行中”时,单击“操作”列中的“打开”,进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下,以TensorFlow为例,您可以单击TensorFlow,创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系
nvidia.com/gpu String GPU节点的GPU资源量。 huawei.com/ascend-snt3 String 昇腾节点的NPU资源量。 huawei.com/ascend-snt9 String 昇腾节点的NPU资源量。 状态码: 404 表10 响应Body参数
删除maos-node-agent的pod(重启pod)。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts上重置节点。 CCE页面上配置中心修改默认调度器为volcano。 该方案的缺点:后续对ModelArts的节点做相关操作如重置、升级驱动等可能会出现节点异常无法启动的情况。 父主题:
单个节点的资源释放。 若想批量删除节点,勾选待删除节点名称前的复选框,然后单击名称上方的“删除”,即可实现对多个节点的资源释放。 若是“包年/包月”且资源未到期的资源池,您可单击操作列的“退订”,即可实现对节点的资源释放。支持批量退订节点。 若是“包年/包月”且资源到期的资源池(
JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的,或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook,JupyterLab目录的文件可以与
什么是边缘节点? 边缘节点是您自己的边缘计算设备,用于运行边缘应用,处理您的数据,并安全、便捷地和云端应用进行协同。 父主题: 边缘服务
ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象,train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值
通过nvidia-smi -a查询到存在Pending Page Blacklist为Yes的记录,或多比特Register File大于0。对于Ampere架构的GPU,存在以下场景: 存在不可纠正的SRAM错误。 存在Remapping Failure记录。 dmsg中存在Xid 95事件。
(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 是 String 服务状态,取值为: running:running为启动节点实例,只有处于stopped状态的节点实例支持启动。 stopped:stop
每个资源池至少需要有一个节点池,当只有一个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面,可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面,也可以查看节点池的存储配置信息。 查找搜索节点池 在节点
Optimization):是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种,旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新,从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training
__mul__.2在forward计算阶段的第一个input存在偏差。 追溯代码实现是下图中noise变量使用torch.rand_like ()作noise变量的初始化 (下图第730行)。由于torch.rand_like()该函数会根据输入的input构造同样size、dtype
Optimization):是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种,旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新,从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training
动工作流。在当前节点的运行状况页面,单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置,节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情,可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时,节点运行会处
if_then_steps表示的是当Condition比较的结果为true时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时
NPU 掉卡 NPU卡丢失。 节点规格的NPU卡数和k8sNode中可调度卡数不一致。 可能是亚健康,建议先重启节点,若重启节点后未恢复,发起维修流程。 NT_NPU_OTHER NPU 其他 NPU其他错误。 检测到的其他NPU错误,通常为不可自纠正的异常,请联系技术人员支持。 发起维修流程。