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费，以延长专属资源池的使用时间。 自动续费 开通自动续费后，专属资源池会在每次到期前自动续费，避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。 在一个包年/包月专属资源池生命周期的不同阶段，您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。 图1 专属资源池生命周期 专属资源池从购买到
以更改挂载卡。 若需要启动多卡推理服务，则需要挂载多卡，例如再添加一个--device=/dev/davinci2 ${image_name} 代表 ${image_name}。 -p 8183:8183 开启一个端口，可以web访问（如冲突，可自行更换其他端口）。 进入容器。需
String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。如：“obs://bucket/file.yaml”。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。如：“obs://bucket/files/”。
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.909中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。工作空间组件可以将ModelArts各类资源整合，以工作空间体现给企业项目管理服务。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。
检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态：只要训练作业中存在进程IO有变化，进入下一个检测周期。如果在多个检测周期内，作业所有进程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。 资
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。如：“obs://bucket/file.yaml”。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。如：“obs://bucket/files/”。
查询训练作业镜像保存任务 功能介绍 查询训练作业镜像保存任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/traini
查询训练作业标签 功能介绍 查询训练作业标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/trainJob/{training_job_id}/tags
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
使用以下代码来打开一个OBS上的文件。 1 2 3 import moxing as mox with mox.file.File('obs://bucket_name/a.txt', 'r') as f: print(f.read()) 例如，列举一个本地路径会使用如下Python代码。
了某种硬件自检或修复机制，从而恢复了正常的带宽。 系统负载问题：最初测试GPU卡间带宽时，可能存在其他系统负载，如进程、服务等，这些负载会占用一部分网络带宽，从而影响NVLINK带宽的表现。重新安装软件后，这些负载可能被清除，从而使NVLINK带宽恢复正常。 父主题： Lite Server
创建训练作业标签 功能介绍 创建训练作业标签，支持批量添加，当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST
将参赛模型提交至对应的比赛项目。 前提条件 已在ModelArts中创建了模型。且至少存在一个版本。 发布至AI Gallery ModelArts提供了“AI Gallery”功能，方便将个人的模型等共享给所有ModelArts用户，您也可以从“AI Gallery”获取他人共
ker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程，也简化了打包应用的库和依赖，甚至整个操作系统的文件系统能被打包成一个简单的可移植的包，这个包可以被用来在任何其他运行Docker的机器上使用。 Kubernetes Kubernetes是一个开源的容器编
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
{util.memory:3.1%} |") 执行nvidia_smi + wapper + prettytable命令。 用户可以将GPU信息显示操作看作一个装饰器，在模型训练过程中就可以实时的显示GPU状态信息。 def gputil_decorator(func): def
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