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提供故障节点自动切换能力，高可用冗余节点能够在普通节点故障时自动进行切换，切换耗时通常在分钟内。切换后，原“高可用冗余节点”与“故障节点”交换高可用冗余标签，原“高可用冗余节点”自动解隔离成为普通节点，“故障节点”则成为“高可用冗余节点”，由于高可用冗余节点仅是对故障节点的切换，
是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式bf16或fp16二者选一，两者区别可查看BF16和FP16说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。
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开永久保存日志开关设置作业日志路径即可将日志转存至OBS路径。 图2 开启永久保存日志开关 实时日志和历史日志都是标准日志输出，内容上没有区别。Ascend训练场景下，永久日志中会包含Ascend日志，这部分日志内容在ModelArts界面上看不到。 普通日志说明 普通日志中包含
-s / --service String 否 注册镜像的服务类型，NOTEBOOK或者MODELBOX，默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值，如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 -rs / --resource-category String 否 注册镜像能够使用的资源类型，默认是CPU和GPU。
可以使用预置框架 + 自定义镜像的功能，即选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 此功能与直接基于预置框架创建算法的区别仅在于，镜像是由用户自行选择的。用户可以基于预置框架制作自定义镜像。基于预置框架制作自定义镜像可参考使用基础镜像构建新的训练镜像章节。 完全自定义镜像：
steps=[model_registration] ) 使用订阅模型+OBS的方式注册模型 该方式本质上与自定义镜像+OBS的方式没有区别，只是自定义镜像变成从订阅模型中获取。 具体使用案例： import modelarts.workflow as wf # 定义订阅的模型对象
py”，请参见训练mindspore-verification.py文件。 Ascend-Powered-Engine框架单机启动命令和分布式启动命令无区别。 Ascend-Powered-Engine框架支持多种启动方式来启动“启动文件”，默认是基于“RANK_TABLE_FILE”启动，也
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
model.output} ) # 定义保存路径 builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./mnist_keras/') builder.add_meta_graph_and_variables( sess
ecutions/fa412c98-6d94-42a2-891a-99cd1da93916 { "labels" : [ "labelb" ] } 响应示例 状态码： 200 OK { "created_at" : "2022-06-16T23:12:48.458022+08:00"
org/models/vgg16-397923af.pth vgg.pth 官网下载地址：https://heibox.uni-heidelberg.de/f/607503859c864bc1b30b/?dl=1 将权重vgg16-397923af.pth复制到 /home/ma-user/
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