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m”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。 图4 创建完成 如果权重文
0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 -
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
UploadSampleResp objects 批量添加样本的响应列表。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 表12 UploadSampleResp 参数 参数类型 描述 error_code String
创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台，进入“开发空间> Notebook”页面，创建MindSpore引擎的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开 ”，在线打开运行中的开发环境。 Step2 上传Summary数据 在开发环境中使用MindIns
在ModelArts控制台，进入“开发空间 > Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFl
/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code sh diffusers_lora_train.sh 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： 文生图模型训练推理
版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 在“版本管理”页面中，选择对应的数据集版本，在数据集版本基本信息区域，单击“设置为当前版本”。设置完成后，版本名称右侧将显示为“当前版本”。 图1 设置当前版本 只有状态为“正常”的版本，才能被设置为当前版本。 删除数据集版本 登录ModelArts管理控制台，
指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info
操作实例。 图2 保存镜像 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长，如果在快照中时，实例因运行时间到期停止，将导致镜像保存失败。 镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。 单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。
操作实例。 图2 保存镜像 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长，如果在快照中时，实例因运行时间到期停止，将导致镜像保存失败。 镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。 单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。
CREATING：镜像保存中，此时Notebook不可用。 CREATE_FAILED：镜像保存失败。 ERROR：错误。 DELETED：已删除。 ACTIVE：镜像保存成功，保存的镜像可以在SWR控制台查看，同时可以基于保存的镜像创建Notebook实例。 status_message String 镜像保存操作过程中，构建信息展示。
在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上
CREATING：镜像保存中，此时Notebook不可用。 CREATE_FAILED：镜像保存失败。 ERROR：错误。 DELETED：已删除。 ACTIVE：镜像保存成功，保存的镜像可以在SWR控制台查看，同时可以基于保存的镜像创建Notebook实例。 status_message String 镜像保存操作过程中，构建信息展示。
String 标签筛选。 status 否 String 资源池状态。状态为空时，返回当前有效的资源池，包括创建中和创建成功的资源池。可选值如下： created: 创建成功的资源池。 failed：创建失败的资源池，创建失败的资源池记录保留3天。 creating：创建中的资源池。 请求参数
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
name="model_registration", # 模型注册节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
行流程，也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。 配置节点参数控制分支执行与ConditionStep的使用场景类似，但功能更加强大。主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过，达到分支部分执行的目的。
练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： 文生图模型训练推理
址与"/generate"拼接而成；若以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 -
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