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MBS 1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
907-xxx.zip文件，获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录aigc_train->torch_npu->koyha_ss的所有文件，将koyha_ss整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver
批量修改标签 功能介绍 批量修改标签。 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 PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_
场景二：基于Notebook提供的预置镜像或第三方镜像，借助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像，构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像。
} ] } 示例2：拒绝用户创建、更新、删除专属资源池。 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny，则遵循Deny优先原则。 { "Version": "1.1", "Statement":
${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0：挂载NPU设备，该推理示例中挂载了1张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0：挂载NPU设备，示例中挂载了单张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
Gallery中订阅的算法创建训练作业。 示例一：提交常用框架训练作业 Estimator中同时指定framework_type和framework_version，会提交一个常用框架训练作业。 from modelarts.session import Session from modelarts.train_params
在“驱动升级”弹窗中，会显示当前专属资源池的驱动类型、实例数、当前版本、目标版本、升级方式、升级范围和开启滚动开关。 目标版本：在目标版本下拉框中，选择一个目标驱动版本。 升级方式：可选择安全升级或强制升级。 安全升级：待节点上没有作业时再升级，升级周期可能比较长。 强制升级：忽略运行中作业，直接升级，可能会导致运行中作业失败。
名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 在用户的
综上，运行自动学习作业的费用 = 标准存储费用 示例：使用公共资源池运行Workflow工作流。计费项：计算资源费用和标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了一个Workflow实例，并在10:00:00运行实例进行模型训练，在11:00:00进行服务部署，并在11:30:00停止运行。同时，使用公共资源池运行实例，资源池规格为CPU:
名称：自定义您的项目名称。 描述：自定义描述您的项目详情，例如垃圾分类。 数据集：下拉选择已下载的数据集（步骤2中已成功导入的数据集，默认为下拉数据集列表中的第一个数据集）。 输出路径：选择您步骤1创建好的OBS文件夹下的路径，用来存储训练模型等相关文件。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。
名称：自定义您的项目名称。 描述：自定义描述您的项目详情，例如垃圾分类。 数据集：下拉选择已下载的数据集（步骤2中已成功导入的数据集，默认为下拉数据集列表中的第一个数据集）。 输出路径：选择您步骤1创建好的OBS文件夹下的路径，用来存储训练模型等相关文件。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。
注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy
右上角“创建用户组”，在“用户组名称”中填入“用户组02”，然后单击“确定”完成用户组创建。 创建完成后，返回用户组列表。通过用户组管理，将已有子账号加入到用户组中。如果没有子用户账号，可以创建子账号并加入用户组。 创建子用户账号并加入用户组。在IAM左侧菜单栏中，选择“用户”，
否 String 版本名称。 with_column_header 否 Boolean 发布时是否将列名写到CSV文件的第一行，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布时将列名写到CSV文件的第一行（默认值） false：发布时不将列名写到CSV文件的第一行 响应参数 状态码：
批量删除标签 功能介绍 批量删除标签。 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 POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset
r_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification String
制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 运行静态benchma
learning”。 annotations JSON Array 样本标注信息。如果不给出，则是未标注对象。 annotations值为一个对象列表。标注属性请见表4。 usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训
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