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pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型：USER_DEFINED，表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表13所示。
labeling 标注 release_dataset 数据集发布 model 模型发布 service 服务部署 mrs_job MRS作业 dataset_import 数据集导入 create_dataset 创建数据集 inputs 否 Array of JobInput
data_batch_1 |-------- data_batch_2 |-------- ... 其中“DDP”为创建训练作业时的“代码目录”，“main.py”为上文代码示例（即创建训练作业时的“启动文件”），“cifar-10-batches-py”为解压后的数据集文件夹（放在input_dir文件夹下）。
数据集对象 dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_data") # 创建训练作业 job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", title="图像分类训练"
pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型：USER_DEFINED，表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表12所示。
pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型：USER_DEFINED，表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表18所示。
aluate_sample_ratio="0.8")), depend_steps=[label_step] ) # 创建训练作业 job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", title="图像分类训练"
本案例将基于ModelArts提供的PyTorch基础镜像，安装pytorch 1.8、ffmpeg 3和gcc 8，构建一个面向AI开发的新环境。 主要流程如下图所示： 图1 构建与调测镜像流程 本案例适用于华为云-北京四Region。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时，Base镜像需满足如下规范：
me:tag格式，针对于构建保存tar包场景可以省略。 --context String 否 Dockerfile构建时的上下文信息路径，主要用于数据复制。 -arg / --build-arg String 否 指定构建参数，多个构建参数可以使用--build-arg VERSION=18
输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。 数据扩增算子说明 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要
置挡位1 export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=900 # 设置vllm请求超时时间 图模式主要针对小模型的场景，可减少算子下发的瓶颈，目前仅针对Qwen2-1.5B进行验证。 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成
置挡位1 export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=900 # 设置vllm请求超时时间 图模式主要针对小模型的场景，可减少算子下发的瓶颈，目前仅针对Qwen2-1.5B进行验证。 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成
labeling 标注 release_dataset 数据集发布 model 模型发布 service 服务部署 mrs_job MRS作业 dataset_import 数据集导入 create_dataset 创建数据集 inputs 否 Array of JobInput
情和日志。 “详情”：可以查看任务的基本信息，包括任务、模型、资源等设置信息。 “日志”：可以搜索、查看和下载任务日志。 查看loss：当作业进入训练流程之后，会按照Step进行loss打印，因此在日志中搜索关键字段“lm loss”即可查看loss。 获取训练吞吐数据：在打印的
labeling 标注 release_dataset 数据集发布 model 模型发布 service 服务部署 mrs_job MRS作业 dataset_import 数据集导入 create_dataset 创建数据集 inputs Array of JobInput objects
pnt004(需申请)/modelarts.vm.ai1.snt3(需申请)/custom(仅支持在部署到专属资源池时使用)，需申请的规格请提交工单，由ModelArts运维工程师添加权限。若配置为custom，需同时指定custom_spec参数。 weight 否 Integer real-time类型必选
理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后，即可以通过AI应用导入对模型版本进行管理，并基于AI应用进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。 TFServing框架迁移操作步骤
labeling 标注 release_dataset 数据集发布 model 模型发布 service 服务部署 mrs_job MRS作业 dataset_import 数据集导入 create_dataset 创建数据集 inputs Array of JobInput objects
def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 输入第二维需要为784 self.hidden1 = nn.Linear(784, 5120, bias=False)
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