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0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240516142953-ca51f42 从SWR拉取。 获取软件 本教程使用的是Open-clip源码包。 昇腾适配过程通过修改训练脚本方式实现，不涉及其他软件获取。 Step1 准备环境
服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelAr
生成映射关系。如果模型的输入是文件，则不需要映射关系。 自动生成的映射关系文件，填写每个参数对应到csv单行数据的字段索引，索引index从0开始计数。 映射关系生成规则：映射规则来源于模型配置文件“config.json”中输入参数（request）。当“type”定义为“st
单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook实例，完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 方式一：在Notebook实例创建
单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到，可以用于创建新的Notebook实例，完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 方式一：在Notebook实例创建
s的开发环境Notebook中制作自定义镜像，镜像规范可参考创建模型的自定义镜像规范。 Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块：将构建成功的自定义镜像注册到ModelArts的镜像管理模块中，方便下一步调试。 Step3 在Notebook中变更镜像并调试：在Notebook中调试镜像。
0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2
下： prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量toke
swr:repository:deleteTag swr:repository:getRepository swr:repository:listTags 从自定义镜像导入 从OBS导入时使用自定义引擎 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets（获取桶列表） obs:bucket:HeadBucket（获取桶元数据）
服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelAr
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
user-job-dir/code/train.py 方式三：设置PATH环境变量。 您可以将指定的“conda env bin”目录配置到PATH环境变量中。您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下： export PATH=/home/ma-user/anaconda3/envs/python-3
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String Workflow工作流名称，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。 description 否 String Workflow工作流的描述信息。
0-linux-amd64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl -v 安装buildkit工具。buildkit是从Docker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成：
认状态为成功Success。 就绪探针：用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败，即实例未准备好，会从服务负载均衡的池中剔除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。
产版本、Workflow名称、云服务区域以及工作空间参数后，单击“导入”。 图3 从AI Gallery导入工作流 工作流运行的云服务区域需要与创建的数据集所在区域保持一致，否则工作流配置时无法选到准备好的数据集。 导入完成后会自动跳转至Workflow的详情页，单击Workfl
服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelAr
下： prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量toke
0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240606190017-b881580 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2
String APP名称。 limit 否 String 分页展示时，一页展示多少项。默认为1000。 offset 否 String 分页展示时，从第几页开始。默认为0。 order 否 String 返回的APP列表排序方式，可选值包括asc、desc。默认为asc。 sort_by 否
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