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创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。
单击OK。 配置完成后，单击Test Connection测试连通性。 选择Yes，显示Successfully connected表示网络可以连通，单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。 图2 配置SSH Step2 获取开发环境预置虚拟环境路径 单击“Tools > Start
tags Array of UserTag objects 资源标签，非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置，非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置，比如设置节点dockerSize："extendParams":
e的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后，再放入netron官网中，查看其inputShape。 如果netron中没有显
打通VPC为打通SFS Turbo所在VPC和专属资源池网络，打通步骤请见打通VPC章节。 - 关联SFS Turbo：如果SFS Turbo为HPC型的文件系统，可使用关联SFS Turbo功能，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 选择多挂载时请勿设置存在冲突的
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
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
直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“multipart/form-data”时，需填写“请求参数”，请求参数取值等同于使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）Body页签中填写的“KEY”的取值，也等同于使用curl命令发送预测请求上传数据的参数名。 设置完成后，
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
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。
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
PU）、CANN（NPU）。 自定义模型使用的预置镜像 AI Gallery提供了PyTorch基础镜像，镜像里已经安装好了运行任务所需的软件，供自定义模型直接使用，快速进行训练、推理。预置镜像的版本信息请参见表3。 表3 AI Gallery预置镜像列表 引擎类型 资源类型 版本名称
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（
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
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表4 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表4 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表5 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表4 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“multipart/form-data”时，需填写“请求参数”，请求参数取值等同于使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）Body页签中填写的“KEY”的取值，也等同于使用curl命令发送预测请求上传数据的参数名。 设置完成后，
器则默认是北京四区域，此处填写“cn-north-4”。 iam_timeout （可选）IAM访问超时时间，单位为秒，缺省值是5。当环境网络不稳定时，建议将该值改大。如果超过该时间IAM还没有响应，系统会返回超时错误码，便于定位链接故障。 iam_domain 用户的账号ID，获取方式请参见获取账号名和账号ID。
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