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String 节点池名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String application/merge-patch+json。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 spec 是 NodePoolSpec
is a dependency package for mindspore-1.8.1. # For details about the mapping between Mindpore and CANN and the download address of CANN, see the
"create_at" : 1638841805439, "description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only
表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
将模型部署为批量推理服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为批量服务。在“模型部署>批量服务”界面，列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 准备好需要批量处理的数据，并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储输出的内容。
换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
config.json # 请求的参数，根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators
根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现，如果填入id或subscription_id+item_version_id则无需填写。 boot_file String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与
# Send request. headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer yourApiKey' # 把
layers = [] for stride in strides: layers.append(block(in_channels, out_channels, stride)) in_channels
the accompanying paper. # Once you have read this disclaimer and taken appropriate precautions, # uncomment the following line and proceed at your
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根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现，如果填入id或subscription_id+item_version_id则无需填写。 boot_file String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与
根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
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