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parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1
不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的容器镜像中、动态挂载在“/data”下的目录不会被保存。
不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化存储的部分“home/ma-user/work”目录的内容不会保存在最终产生的容器镜像中、动态挂载在“/data”下的目录不会被保存。
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
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install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
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0-pre。 下载clip-vit-large-patch14。 在/root/webui目录下创建clip-vit-large-patch14目录，然后下载下图红框中的文件。clip-vit-large-patch14官网下载地址：openai/clip-vit-large-patch14
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InputStorage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 input_data = wf.data.OBSPath(obs_path
修改远程连接的可访问IP地址后， 原来已经建立的链接依然有效， 当链接关闭后失效；新打开建立的链接只允许当前设置的IP进行访问。 此处的IP地址，请填写外网IP地址。如果用户使用的访问机器和华为云ModelArts服务的网络有隔离，则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”
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参数名称。 value String 参数值。 description String 参数描述信息。 constraint constraint object 参数属性。 i18n_description i18n_description object 国际化描述。 表10 constraint
aarch64 gcc-c++.aarch64 gdb.aarch64 gzip.aarch64 iproute.aarch64 iptables.aarch64 iptables-libs.aarch64 iputils.aarch64 libXext.aarch64 libXrender
行APP鉴权使用。 图3 查询明文、重置或删除 解绑服务 您可以单击目标应用名称前方的，在下拉列表中展示绑定的服务列表，即该应用对应的在线服务列表。单击操作列的“解绑”取消绑定，将不再支持调用该接口。 获取AppKey/AppSecret或AppCode 调用接口需要进行APP鉴
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip && unzip val2014.zip wget http://images
8 9 10 import argparse # 创建解析 parser = argparse.ArgumentParser(description="train mnist", formatter_class=argparse
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