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在左侧导航栏选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业页面，单击“创建训练作业”。 填写创建训练作业相关信息。 “创建方式”：选择“自定义算法”。 “启动方式”：选择“预置框架”，下拉框中选择PyTorch，pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18
在左侧导航栏选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业页面，单击“创建训练作业”。 填写创建训练作业相关信息。 “创建方式”：选择“自定义算法”。 “启动方式”：选择“预置框架”，下拉框中选择PyTorch，pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18
排序依据字段，例如sort_by=create_time，则表示以条目的创建时间进行排序。 search_type 否 String 过滤方式。可选值如下： equal表示精确匹配。 contain表示模糊匹配。 具体过滤的字段，由各个接口额外定义参数。例如Workflow支持按
set_compile_mode(jit_compile=False) 启动服务 用ifconfig命令获取容器ip（若无效可使用ip addr，或者自行寻找其他方式获取到容器ip）。 首先进入目录。 cd /home/ma-user/ComfyUI 启动服务命令如下。 python main.py --port
否 String EFS专属存储盘ID，只有当category为EFS，同时ownership为DEDICATED时必填。必填。 参数值获取方式如下：登录弹性文件服务控制台，在文件系统列表中，单击文件系统名称进入详情页。其中，“ID”即为此参数的参数值。 表5 CustomHooks
240516142953-ca51f42 从SWR拉取。 获取软件 本教程使用的是Open-clip源码包。 昇腾适配过程通过修改训练脚本方式实现，不涉及其他软件获取。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获
执行记录标签。 status 否 String 执行记录状态。 scene_id 否 String 场景ID。 order 否 String 排序的方式。该字段必须与sort_by同时使用。 缺省值: desc 枚举值： asc：表示升序排列， desc：降序排列。 请求参数 无 响应参数
'label.txt')) as f: # self.label = json.load(f) # 非阻塞方式加载saved_model模型，防止阻塞超时 thread = threading.Thread(target=self.get_tf_sess)
服务部署相关配置信息 是 ServiceConfig 表4 ServiceConfig 属性 描述 是否必填 数据类型 infer_type 推理方式：取值可为real-time/batch/edge。默认为real-time。 real-time代表在线服务，将模型部署为一个Web Service。
import_samples 是否导入样本。可选值如下： true：导入样本（默认值） false：不导入样本 否 bool import_type 导入方式。可选值如下： dir：目录导入 manifest：按manifest文件导入 否 ImportTypeEnum included_labels
/obsutil cp ./dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、o
模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm
模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm
模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm
支持1个VPC下多个子网的打通，如果VPC下有多个子网，会显示“+”，单击“+”即可添加子网（上限10个）。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网，由于要访问的公网地址不确定，一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下，在打通VPC后，专属资源池中作业访问公
镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途 镜像地址 配套 获取方式 6.3.910版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_
模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.6.3版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm
“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法” 启动方式：选择“自定义” 镜像地址：“swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/mindspore:2
String 属性名。 req_uri 否 String 批量任务中调用的推理路径。 result_type 否 Integer 自动分组结果处理方式。可选值如下： 0：保存到OBS 1：保存到样本 samples 否 Array of SampleLabels objects 需要进行自动标注的样本标注信息列表。
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写: “task_id”为训练作业的任务名称，一般使用work-0。 Content-Type可以设置成不同方式。text/plain，返回OBS临时预览链接。application/octet-stream，返回OBS临时下载链接。 返回状态码“200
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