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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：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
otebook、训练作业、推理在线服务）时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 说明： 可以在标签输入框下拉选择TMS预定义标签，也可以自己输入自定义标签。预定义标签对所有支持标签功能的服务
data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects
int、Placeholder 表12 SchedulePolicy 属性 描述 是否必填 数据类型 priority 作业调度的优先级，仅支持配置为1、2、3，分别对应低、中、高三种优先级 是 int、Placeholder 表13 Volume 属性 描述 是否必填 数据类型 nfs NFS文件系
gpu_proc_restart: GPU原地热恢复 proc_restart: 进程原地重启 pod_reschedule: Pod级重调度 job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade
户可以根据自己的实际情况进行选择。虚拟私有云VPC是一套为实例构建的逻辑隔离的、由用户自主配置和管理的虚拟网络环境。为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户资源的安全性，简化用户的网络部署。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池
前往ModelArts控制台去查看新发布的Workflow，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 图4 发布工作流 步骤五：清除Workflow资源 删除Workflow 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏单击“开发空间>Workflow”。
的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 方案优势 云端开发调试优势： 环境保持一致 配置一键完成
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
gpu_proc_restart: GPU原地热恢复 proc_restart: 进程原地重启 pod_reschedule: Pod级重调度 job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集？ 上述代码如果使用cifar10数据集，则将数据集下载并解压后，上传至OBS桶中，文件目录结构如下： DDP |--- main
gpu_proc_restart: GPU原地热恢复 proc_restart: 进程原地重启 pod_reschedule: Pod级重调度 job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade
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