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"arch" : "X86", "image_id" : "c90fb553-2cdb-4b81-b56a-ef68812c6cf7", "name" : "Ubuntu18.04_x86_64_CPU", "server_type" : "ECS"
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist
"arch" : "X86", "image_id" : "c90fb553-2cdb-4b81-b56a-ef68812c6cf7", "name" : "Ubuntu18.04_x86_64_CPU", "server_type" : "ECS"
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buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
训练作业的数据集版本ID。 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，ModelArts会通过数据集ID和数据集版本ID自动解析生成。如：“/usr/data/”。 表21 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。
name="cluster_name",#此处仅为举例示意，请替换为实际需要查看的指标维度 value="fab2c5cf438b4f0c851fdcdf"# 此处仅为举例示意，请替换为实际参数值 ), Dimension2(
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
node_rank：任务rank，用于多任务分布式训练。 master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_por
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
], "spec_id": 1, "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90"
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E网站。 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 AscendCloud-OPP-6.3.904-xxx.zip 推理依赖的算子包
} ], "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90"
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
后，需设置取值范围。 搜索算法配置 ModelArts内置三种超参搜索算法，用户可以根据实际情况选择对应的算法，支持多选。对应的算法和参数解析请参考以下： bayes_opt_search：贝叶斯优化（SMAC） tpe_search：TPE算法 anneal_search：模拟退火算法（Anneal）
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