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在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”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”。
swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String
extract_archive(from_path, to_path): to_path = os.path.join(to_path, os.path.splitext(os.path.basename(from_path))[0]) with open(to_path
swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String
Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 如果您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 如果您的原始表格中没有表头，需关闭“导入是否包含表头”开关，从OBS
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”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。 图1 创建数据处理基本信息
挂载在系统目录下，如“/”、“/var/run”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规
Glob os.listdir mox.file.list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir
configs结构和transformer configs 模型运行配置。 当推理方式为batch/edge时仅支持配置一个模型。 当推理方式为real-time时，可根据业务需要配置多个模型并分配权重，但多个模型的版本号不能相同 schedule 否 schedule结构数组 服务调度配置，仅在线服务可配置，默认不使用，服务长期运行。请参见表6。
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： 功能咨询
Standard开发环境 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
镜像。 容器调用接口参数：根据镜像实际提供的协议和端口填写，本案例中的SDXL镜像提供HTTP服务和8183端口。 图4 填写参数（1） 系统运行架构： 选择ARM. 推理加速卡：无。 部署类型： 在线服务。 请求模式：同步请求。 启动命令： source /etc/bashrc
/user-job-dir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时，在训练过程中预置框架会自动解析Ascend
String 存储类型，当前支持“obs”、“obsfs” 和“evs”，其中，obsfs类型当前仅支持部分专属资源池。若您需要挂载OBS并行文件系统，请提工单。 location 否 Object 存储位置，如果type为“obs”类型，该参数必须填写，如表15所示数据结构，如缺省值为“NULL”。
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于
swr_location”来指定您的镜像位置。 制作自定义镜像的操作指导及规范要求，请参见模型镜像规范。 说明： 您选择的模型镜像将共享给系统管理员，请确保具备共享该镜像的权限（不支持导入其他账户共享给您的镜像），部署上线时，ModelArts将使用该镜像部署成推理服务，请确保您的镜像能正常启动并提供推理接口。
查看作业详情 如何查看训练作业资源占用情况？ 如何访问训练作业的后台？ 两个训练作业的模型都保存在容器相同的目录下是否有冲突？ 训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 训练好的模型是否可以下载或迁移到其他账号？如何获取下载路径？ 父主题： Standard训练作业
管理Standard专属资源池 查看Standard专属资源池详情 扩缩容Standard专属资源池 升级Standard专属资源池驱动 修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网
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