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代码目录：设置为OBS中存放启动脚本文件的目录，例如：“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”，训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。
建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即实例数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。 方式二：使用自定义镜像功能，通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。
total_metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。仅限部分预置算法使用，会自动生成，仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy
VERSION=18.04 --build-arg ARCH=X86_64 -obs / --obs-path String 否 将生成的tar包自动上传到OBS中。 -f / --force Bool 否 是否强制覆盖已存在的SWR镜像，默认不覆盖。 示例：在ModelArts Notebook里进行镜像构建。
delarts/ascend/log/” 在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几
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