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# self-define, it can be changed to >=10000 port MASTER_PORT="38888" # replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal training script
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程
="description_info") # name字段必填，title, description可选填 # 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type
编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。
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import os os.system("pip install /home/ma-user/modelarts/package/moxing_framework-*.whl") 本案例仅适用于训练作业环境。 父主题： 功能咨询
pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制
0, "data_path" : "/test-obs/classify/input/cat-dog/" } ], "create_time" : 1605690595404, "update_time" : 1605690595404, "description
例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。
content'] %}{% else %}{% set content = message['content'] %}{% endif %}{% if message['role'] == 'user' %}{{ bos_token + '[INST] ' + content.strip
建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
准备代码 准备AscendCloud-6.3.907-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程
数据格式问题，例如zip、tar.gz等压缩包。 dataloader参数设置不合理，如没有配置锁页内存pin_memory=True。 下图中展示了高优先级的dataloader问题，较慢的数据加载将会严重影响训练速度。
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后，可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流，进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery，在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片
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