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资源池，包括公共资源池和专属资源池。 假设您计划购买按需计费的专属资源池，可在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster > Standard资源池”中，单击“购买AI专属集群”，选择“计费模式”为“按需计费”，在页面左下角查看所需费用。费用指的是资源池根据所选配置计算的费用。
选择“明细账单”，在账单列表中，单击复制资源名称。 图5 复制资源名称 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入Standard资源池列表页面。 在搜索框中输入2中复制的资源名称，单击图标即可查找到该资源。 图6 查找资源 单击操作列的“更多
publish_model() 此时模型文件会上传到默认OBS桶以当前时间戳结尾的目录中。该目录会在命令执行后打印出来，示例如下： 1 Successfully upload file /home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model
ZeRO-3-Offload，配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json 否，默认选用Accelerate加速深度学习训练框架，注释掉deepspeed参数。 是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束
/sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。 步骤四：执行训练 安装完成后，执行： accelerate launch -m --mixed_precision=bf16 eagle.train.main \ --tmpdir [path
NPU显存使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的NPU显存使用情况。 单位：百分比。 ≥ 0% ModelArts模型负载 1分钟 successfully_called_times 调用成功次数 统计ModelArts用户调用服务的成功次数。 单位：次/分钟。 ≥Count/min
"infer_address" : "$ref/consumptions/service_step/service_output/access_address" } } ], "used_steps" : [ "service_step2" ]
ZeRO-3-Offload，配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json 否，默认选用Accelerate加速深度学习训练框架，注释掉deepspeed参数。 是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束
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一步记录的值。 “labels”为样本需要标注的标签。 返回状态码为“200 OK”表示标注成功，响应Body如下所示： { "success" : true } 调用查询数据集的统计信息接口查看数据集的标注统计信息。 消息请求体： URI格式：GET https://{ma
ZeRO-3-Offload，配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json 否，默认选用Accelerate加速深度学习训练框架，注释掉deepspeed参数。 是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束
维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 查看专属资源池的账单 登录ModelArts管理控制台，在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面，进入“Standard资源池”页签中，单击资源名称进入资源详情。 在资源详情页，切换到“规格”页签，在规格列表中复制“计量ID”。
ZeRO-3-Offload，配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json 否，默认选用Accelerate加速深度学习训练框架，注释掉deepspeed参数。 是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束
Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness 否 Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id 否 String 专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常；配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效。
modelarts-job-66ff6991-fd66-40b6-8101-0829a46d3731-worker-0.log?AWSAccessKeyId=GFGTBKOZENDD83QEMZMV&Expires=1641896599&Signature=BedFZHEU1oC
filename, filepath) statinfo = os.stat(filepath) print('Successfully downloaded %s %d bytes.' % (filename, statinfo.st_size)) return
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