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训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip list是否包含所需的包，查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个（如果容器镜像装了多个python，需要设置python路径的环境变量）。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含
自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为：“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}” 。 表4 data_source属性列表 参数 是否必选
pu-base:1.0", "user_command": "bash -x /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /hom
script_interpreter="/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.4/bin/python", log_url=base_bucket_path + 'log/',
自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为： “bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}” 。 create_version 否 Boolean 创建训练作业的同时是否创建版本。
只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加
URL：在线服务的URL为服务详情页，调用指南页签中获取的“API接口公网地址”截取域名之后的地址部分。 图1 获取URL 使用图形界面的软件、curl命令、Python语言等多种方式访问在线服务。可参考通过Token认证的方式访问在线服务。 父主题： 访问在线服务支持的访问通道
提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练 多种资源形态 集群模式，开箱即提供好Kubernetes集群，直接使用，方便高效 节点模式，客户可采用开源或自研框架，自行构建集群，更强的掌控力和灵活性 零改造迁移 提供业界通用的k8s接口使用资源，业务跨云迁移无压力 SSH直达节点和容器，一致体验
引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。
canonicalized_resource = "/%s/%s/%s" % (obs_bucket, self.obs_dir, log_tar) IS_PYTHON2 = sys.version_info.major == 2 or sys.version < '3' canonical_string
种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验
引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。
upyterLab。 图2 打开Notebook实例 进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图3 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后L
训练任务大概会运行两小时左右，训练完成后自动停止。若想停止训练任务，可执行下述命令关闭进程，查询进程后显示已无运行中python进程。 pkill -9 python ps -ef 图16 关闭训练进程 父主题： Lite Cluster资源配置
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表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow
引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。
目录。 cd /data/demo 执行训练命令： /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 告警"RequestsDependencyWarning:
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。
"model_name" : "mnist", "model_version" : "1.0.0", "runtime" : "python2.7", "tenant" : "6d28e85aa78b4e1a9b4bd83501bcd4a1", "project" :
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集
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