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conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
原因：训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡，不支持sm_80。 处理建议：使用自定义镜像创建训练作业，并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”，出现报错“ERROR:root:label_map
ID标记。 policies WorkflowSchedulePolicies object 调度策略。 created_at String 创建时间。 表3 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。
Array<Array<WorkflowStepMetric>> OK 表3 WorkflowStepMetric 参数 参数类型 描述 created_at String 创建时间。 key String 度量项。 titile String 度量标题。 type String 度量的类型。 data Map<String
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${wo
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。 在模型详情页，选择“设置”。 在“可用申请”处输入账号名、账号ID
data.OutputStorage(name="output_storage", description="输出目录统一配置") # 创建标注任务 data = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_data") label_step
conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
0910150953-6faa0ed 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0
ecision”模型用途“model_usage”，模型精度描述“model_precision”，模型大小“model_size”，模型创建时间“create_time”，运行参数“parameter”。 order 否 String 可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。
Abnormal Integer 异常的作业个数。 Terminating Integer 终止中的作业个数。 Creating Integer 创建中的作业个数。 Running Integer 运行中的作业个数。 Completed Integer 已完成的作业个数。 Terminated
String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长，单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间，时间戳格式。 train_url String 可视化作业输出文件OBS路径。 status Int 可视化作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${wo
${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}：节点自定义目录，该目录下包含pod配置文件config.yaml和推理服务启动脚本run_vllm.sh，run_vllm.sh内容见Step3 创建服务启动脚本。 ${model-path}：Step1
ID标记。 policies WorkflowSchedulePolicies object 调度策略。 created_at String 创建时间。 表4 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。
模型归属租户。 project String 模型归属项目。 owner String 模型归属用户。 create_at Long 模型创建时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String
型的参数可能并不都是最合适的，因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调，简单易用，用户只需要选择训练数据、创建微调任务，模型微调就会对数据进行训练，快速生成模型。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持模型微调。如果模型的“任务类型”是除“
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