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arrier_timeout参数，修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数 问题5：训练完成使用vllm0
memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil
Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“AI应用”。 在“创建AI应用”页面配置参数。 表1 创建AI应用 参数 是否必填 说明 AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大小字母、下划线组成，且字符长度在3到90之间。
源。 方法2：可以参考如下方法调整代码中的参数，减少内存占用。如果代码调整后仍然出现内存不足的情况，请使用方法1。 调用sklearn方法silhouette_score(addr_1,siteskmeans.labels)，可以指定参数sample_size来减少内存占用。 调
txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 notebook中进行测试： cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend
一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理 >数据集”，打开数据集列表。 在数据集列表中，选择支持团队标注的数据集，单击数据集名称进入数据集概览页。 在数据集概览页页面，右侧的“标注任务”区域，可查看此数据集已有的标
择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行，单击操作列的“导入”。或者，您可以单击数据集名称，进入数据集“概览”页，在页面右上角单击“导入”。 在“导入”对话框中，参考如下说明填写参数，然后单击“确定”。 “数据来源”：“OBS” “导入方式”：“manifest”。
在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。
nt3系列替代指标为ma_node_npu_ddr_memory_bytes，snt9系列替代指标为ma_node_npu_hbm_bytes）。 兆字节（Megabytes） >0 AI处理器错误码 ma_node_npu_ai_core_error_code 昇腾系列AI处理器错误码
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host
C3gthUfz", description="dataset version from label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。
session = Session() pascal_voc.save_xml(path, session=session) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 xml_file_path 是 String Pascal VOC格式的XML文件保存路径。 session
修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${dockerfile_image_n
修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${dockerfile_image_n
登录管理控制台。 在“服务列表”中选择“管理与监管 > 云监控服务”，进入“云监控服务”管理控制台。 在左侧导航栏，选择“云服务监控 > ModelArts”。 单击在线服务名称前面的小三角，展示模型版本列表，选择需要设置告警规则的模型版本，单击操作列的“创建告警规则”。 在“创
rk_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port
requirements.txt 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host
requirements.txt 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host
作业使用的资源规格相关配置 是 JobSpec inputs 作业节点的输入列表 是 JobInput或者JobInput的列表 outputs 作业节点的输出列表 是 JobOutput或者JobOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description
manifest_info.save(path, session=session, save_mode="a") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String Manifest文件保存路径。 session 否 Object 会话对象，初始化方法请参见Session鉴权。
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