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/home/ma-user/miniconda3 # 设置容器镜像预置环境变量 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin \ PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录
/usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为：/use/local/cuda/lib64，LD_LIBRARY_PATH设置如下： export LD_LIBRARY_PAT
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
service_id:xxx，然后单击“确定”。 监控对象设置完成后，选择“统计方式”和“统计周期”。 “告警条件设置”：触发条件根据实际需求设置。 图1 监控对象指标设置 图2 设置指标统计方式 图3 告警条件设置 设置告警通知，单击“立即创建”。 “告警方式”：选择“直接告警”
仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 作业优先级取值为1~3，默认优先级为1，最高优先级为3。默认用户权限可选择优先级1和2，配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如何设置训练作业优先级 在创建训
ModelArts服务具备资源池和隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径过大风险。 ModelArts服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如：设置API访问限制，防止恶意接口调用等场景。 ModelArts服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 ModelArts服务提供了业
${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带
在“我的服务”页签，单击操作列“更多 > 体验”，进入体验页面。 在参数设置页面，拖动或直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。 图1 设置推理参数 表1 参数设置 参数 说明 温度/Temperature 设置推理温度。 数值较高，输出结果更加随机。 数值较低，输出结果更加集中和确定。
”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后，单击下一步。 确认信息无误后，单击“提交”部署在线服务。 父主题： 在线服务
不允许参数status设置成running（启动）或设置参数configs（服务配置）。 当前服务状态是waiting（排队中）时，不允许参数status设置成running（启动）。 当前服务状态是concerning（告警）时，不允许参数status设置成running（启动）。
物体检测标注时除了位置、物体名字，是否可以设置其他标签，比如是否遮挡、亮度等？ 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题： Standard数据管理
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。
默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 推理服务GPU规格使用时长（单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业CPU规格训练核数 默认无限制，支持设置1~10000。 核 训练作业GPU规格训练卡数 默认无限制，支持设置1~1000。 卡 训练作业RAM规格训练内存大小
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。
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