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命令行输入框： sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip,type) 图2 告警规则设置 告警条件：选择触发条件在1个监控周期内，如果平均值>=1达到连续1次时，产生重要告警。 告警通知（可选）
ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表
flower_photos.zip └── mindspore_model ├── logs │ └── xxx-xxx-xxx--0.log ├── output │ └── 20220627-105226-resnet50-224 └── mindspore-image-models.zip 提交训练作业常见问题
Notebook实例保存为镜像，将准备好的环境保存下来，可以作为自定义镜像，方便后续使用，并且方便进行分享。 保存镜像时，安装的依赖包（pip包）不丢失，VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎
击“Install”即可完成安装。 Step2 创建Notebook实例 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook实例章节。 Step3 登录插件 使用访问密钥完成登录认证操作如下： 打
本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI
"8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "role" : 0, "task_id" : "tY330MHxV9dqIPVaTRM", "workforce_task_name" : "task-cd60", "dataset_id" : "
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入，与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg
在tools目录下新建一个“run.sh”作为启动脚本，“run.sh”内容可参考： #!/usr/bin/env sh set -x set -o pipefail export NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SI
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project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/workforce-tasks/tY330MHxV9dqIPVaTRM/data-annotations/stats?sample_state=__unreviewed__ 响应示例 状态码： 200
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--name TEXT Job name. --description TEXT Job description. --image-url TEXT Full swr custom
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-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。
modify_content 发布资产新版本 ModelArts_Market add_version 订阅资产 ModelArts_Market subscription_content 收藏资产 ModelArts_Market star_content 取消收藏资产 ModelArts_Market
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系统会自动生成一个名称，您可以根据业务需求重新命名，命名规则如下： 支持1~64位字符。 并包含大小写字母、数字、中划线（-）或下划线（_）。 Job Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源，分为“常用框架”和“自定义镜像”两种，二者选一项即可。 常
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 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。
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