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溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。
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更多obsutil的操作，可参考obsutil简介。 将文件设置归属为ma-user： chown -R ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。
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计算节点个数：选择需要的节点个数。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保持相同的启动命令，云上挂载路径需要填写为“/home/ma-user/work”。 单击“提交”，在
规格：选择8卡GPU规格。 计算节点：1。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保持相同的启动命令，因此云上挂载路径需要填写为“/home/ma-user/work”。 单击“提交”，
用卡的分布不同，实际会有不同的碎片情况，且随时间变化，表格中仅表示当前时间的状态。 / / 管理资源池标签 通过给资源池添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索资源池。 在资源池详情页，切换到“标签”页签。您可以查看、搜索、添加、修改、删除资源池的标签信息。 最多支持添加20个标签。
x86_64，请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-x64.tar.gz。 安装方式如下： MindSpore Lite云侧推理包解压缩后，设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径，例如： export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2
Turbo存放训练数据。单击“增加挂载配置”，填写如下参数。 “文件系统”：选择一个SFS Turbo。 “云上挂载路径”：输入SFS Turbo对应在训练容器内的云上挂载路径。 “存储位置”：选择SFS Turbo的存储位置。如果用户配置了文件夹控制权限，请选择存储位置；如果
generate() 操作步骤 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
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