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指标命名空间。可选值如下： PAAS.CONTAINER：组件指标、实例指标、进程指标和容器指标的命名空间 PAAS.NODE： 主机指标、网络指标、磁盘指标和文件系统指标的命名空间 PAAS.SLA：SLA指标的命名空间 PAAS.AGGR：集群指标的命名空间 CUSTOMMETRICS：默认的自定义指标的命名空间
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
/usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install]
输入敏感信息，如明文密码。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。 “运行日志输出” 默认关闭，批量服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统，在服务详情页的“日志”支持简单查询。 如果开启此功能
"type": "DEDICATED", "update_at": 1664501979865, "visibility": "PRIVATE", "workspace_id": "0" }, { "arch": "x86_64", "create_at":
全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。 增量预训练：在现有预训练模型基础上，利用新数据或特定领域的数据增强
OBS的桶路径。 表5 volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs Object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体请参见表6。 host_path Object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体请参见表7。
/usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install]
keras from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Dropout # 定义模型网络 model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(28,28))) model.add(Dense(units=5120
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
定义算子、直接操作GPU显存等操作，简单场景下可以直接使用自动迁移。 图1 torch_npu工作原理示意图 NPU（Neural Network Processing Unit）和GPU在构造结构上存在差异，因此迁移过程并不是完全平替的关系。昇腾训练芯片属于NPU的范畴，虽然在表达层可以通过torch
AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG（Auto Kernel Generator），可以对深度神经网络模型中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能，可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置（
so that it # does not perform destructive actions on their host or network. For more # information on how OpenAI sandboxes its code, see the
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式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个节点上执行，29.81.3.172是上一步输出的ipaddr的值
h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 search_conditions 否 String URL编码后的多维筛选条件（多个SearchCondition之间为and的关系）。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer
式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个节点上执行，29.81.3.172是上一步输出的ipaddr的值
式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个节点上执行，29.81.3.172是上一步输出的ipaddr的值
so that it # does not perform destructive actions on their host or network. For more # information on how OpenAI sandboxes its code, see the
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