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WorkflowStep 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String Workflow工作流节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只包含中英文，数字，空格，下划线（_）和中划线（-），并且以中英文开头。 type 否 String 节点的类型，枚举值如下: job 训练 labeling
练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库
String 训练作业一级状态。可选值如下： Creating：创建中 Pending：等待中 Running：运行中 Failed：运行失败 Completed：已完成 Terminating：停止中 Terminated：已停止 Abnormal：异常 secondary_phase
终止训练作业 功能介绍 终止训练作业，只可终止创建中、等待中、运行中的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id
在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。本案例中调用父类“_inference(self, data)”推理请求方法，因此下文代码中不需要重写方法。 1 2 3 4 5
--inputShape="input_ids:1,77" 在配置文件中指定输入shape。 配置文件中通过“[ascend_context]”配置项指定input_shape，格式与命令行一致，多个输入，需要使用“;”隔开；然后在命令行中通过--configFile指定对应的配置文件路径即可。 # text_encoder
容器已经能满足隔离需求，不建议在容器内再创建多个conda env。 导出conda环境。 启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on
“导入是否包含表头”：默认开启，表示导入文件包含表头。 如果您的原始表格中已包含表头，开启时，会将导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 如果您的原始表格中没有表头，需手动关闭该开关，并更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n
后，可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts中，导入后的数据已携带标注信息，无需重复标注，提升开发效率。 Manifest文件描述的是原始文件和标注信息，可用于标注、训练、推理场景。Manifest文件中也可以只有原始文件信息，没有标注信息，如用于推理场景，或用于
够，可以扩容，请参考动态扩充云硬盘EVS容量。 在开发环境中如何使用OBS并行文件系统？ 例如，在Notebook中训练时，可直接使用挂载至Notebook容器中的数据集，在运行过程中可以动态挂载OBS并行文件系统。 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
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