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“连接”，系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时，系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件，根据系统提示单击“OK”。 图10 配置密钥文件 单击“确定”后，插件自动连接远端Note
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
服务名称 必填项，自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 安全认证 支持“公开”和“AppCode认证”。 公开：无需认证，API地址可被公开访问。 AppCode认证：需使用有效的AppCode进行认证。AppCode使用API网关颁发的AppCode进行身份认证，调用
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
右键单击该文件，选择Install Extension VSIX。 方法二：设置远端默认安装的插件 按照VS Code中设置远端默认安装的插件配置，即会在连接远端时自动安装，减少等待时间。 方法三：VS Code官网排查方式https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”，封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图4 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框，在下拉框中勾选该资产对应的标签。
置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。 设置本地挂载目录，在“/data/”目录下输入一个文件夹名称，例如：demo。挂载时，后台自动会在Notebook容器的“/data/”目录下创建该文件夹，用来挂载OBS文件系统。 选择存放OBS并行文件系统下的文件夹，单击“确定”。
新增委托：如果没有委托可选，可以在新增委托中创建委托权限。对于首次使用ModelArts的用户，需要新增委托。 “新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 权限配置 > 普通用户” 普通用户包括用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
Standard中创建训练作业时，设置训练“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前，自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Tur
（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。
Service，并且提供在线的测试UI与监控能力，服务一直保持运行。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。
记录训练作业运行时长，是训练作业全生命周期中多次的k8s资源运行的时长总和。 “重启次数” 记录训练过程中时如果出现故障，作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标，更新训练作业的描述。 “作业优先级” 显示训练作业的优先级。
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
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