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开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。
master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。
当前支持“换件维修”和“重部署”两种修复方式： - 换件维修：通过更换硬件实现原地修复，修复耗时较长，对于非本地盘类故障，本地盘数据可以保留。 - 重部署：通过更换为新服务器实现修复，修复耗时较短，本地盘数据会丢失。 修复期间实例将无法工作，请确保相关实例业务已离线。
特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。
针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。
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 存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例，子目录挂载可选择默认不填写。
工作流第一次运行建议填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInput
<镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：Step3中自己创建的组织名称。示例：GROUP_NAME <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。
<镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：Step3中自己创建的组织名称。示例：GROUP_NAME <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。
<镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：Step3中自己创建的组织名称。示例：GROUP_NAME <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。
当训练过程中触发了自动重启，则系统会记录重启信息，在训练作业详情页可以查看故障恢复详情，具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式：控制台设置或API接口设置。
工作流第一次运行建议填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInput
条件一：SFS Turbo网段不能与192.168.20.0/24重叠，否则会和专属资源池的网段发生冲突，因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。
ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。
表2 部署上线所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 部署服务 ModelArts modelarts:service:* 部署、启动、查新、更新模型服务。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。
ModelArts平台日志可以通过关键字在训练的普通日志文件“modelarts-job-[job id]-[task id].log”中筛查，筛查关键字有：“[ModelArts Service Log]”或“Platform=ModelArts-Service”。
准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到与OBS、SWR等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。
{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220906 PyPI 程序包 Yum 软件包 tensorflow 1.15.0
import torch_npu 调用后，前端会通过monkey-patch的方式注入到torch对象中，后端会注册NPU设备以及HCCL的参数面通信能力，这样就可以运行torch.npu相关接口。 图2 torch_npu导入 自动迁移完成GPU代码到昇腾的快速适配。
bf16，配置以下参数 bf16: true fp16，配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集 是，参考准备数据（可选）后，填写自定义注册后数据集前缀名称及数据集绝对路径，参考表1dataset_dir行，如demo.json数据集前缀则为demo dataset
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