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勾选节点名称，选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 删除/退订/释放节点
s-sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/metrics/grafana/dashboards/ModelArts-Cluster-View.json 节点视图 https://cnnorth4-modelarts-sdk.obs.cn-north-4
评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel.py
自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时，模型文件包需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
合法字符串，长度为1-100位。 delete_labels 否 Array of Label objects 删除标签列表。 description 否 String 数据集描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 update_labels 否 Array
path String 工作路径。可选值如下： 如果type是OBS，source为OBS路径。 如果type是DATASET，source为数据集ID。 type String 工作路径的类型。可选值如下： OBS：OBS路径 DATASET：数据集 version_id String
Notebook是Linux环境，和Windows环境下的换行格式不同，Windows下是CRLF，而Linux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言： dos2unix 文件名 父主题： 代码运行故障
评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel.py
样本预测结果输出OBS目录,可以不输入，默认使用output_dir目录下的{service_id}-infer-result子目录。 key_sample_output 否 String 主动学习中难例的输出路径。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码：
如果当前环境未安装OpenSSH，请下载并安装OpenSSH。 当通过“可选功能”未能成功安装时，请手动下载OpenSSH安装包，然后执行以下步骤： 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD，在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下，执行以下命令：
https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码：
https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码：
/home/ma-user/work/code/YOLOX/ && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install -r requirements.txt && /bin/sh tools/run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。
训练数据的OBS路径和存放训练输出的OBS路径。 Data OBS Path 设置为存储训练数据的OBS路径，例如“/test-modelarts2/mnist/dataset-mnist/”，其中“test-modelarts2”为桶名称。 Training OBS Path
标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储模型训练的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不
标注，用户可以根据自己需求再进行切换。 表1 支持的标注框 图标 使用说明 矩形。也可使用快捷键 【1】。鼠标单击标注对象左上角边缘位置，界面将出现矩形框，移动鼠标使得矩形框覆盖标注对象，然后单击完成标注。 多边形。也可使用快捷键【2】。在标注对象所在范围内，鼠标左键单击完成一个
name 否 String 工作流名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 description 否 String 工作流描述信息。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total
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