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s.vm.cpu.2u的Notebook中，部署本地Predictor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3 predictor configs结构决定。
“-k”是指允许不使用证书到SSL站点。 “-F”是指上传数据的是文件，本例中参数名为“images”，这个名字可以根据具体情况变化，@后面是图片的存储路径。 “-H”是post命令的headers，Headers的Key值为“X-Auth-Token”，这个名字为固定的， Token值是获取的用户Token。
操作权限。 验证VPC权限。 在左上角的服务列表中，选择VPC服务，进入VPC管理控制台。 在VPC管理控制台，单击右上角的“创建虚拟私有云”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备VPC的操作权限。 验证DEW权限。 在左上角的服务列表中，选择DEW服务，进入DEW管理控制台。
ion比较的结果为true时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表，存储的是节点名称；此时if_then_steps中的step跳过不执行。
者账户信息，按照提示输入即可。这里推荐使用Personal Access Token授权方式，如果出现密码失效报错请参考git插件密码失效如何解决？ 图10 提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后，可以在JupyterLab的git插件页面的History页签，看到“orig
符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表 是 list[Step] storages 统一存储对象列表 否 Storage或者list[Storage] policy 工作流的配置策略，主要用于部分运行场景 否 Policy Step
验收结束后，针对不再使用的标注任务，您可单击任务所在行的删除。任务删除后，未验收的标注详情将丢失，请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片
BaseAlgorithm( code_dir="fake_code_dir", # 代码目录存储的路径 boot_file="fake_boot_file", # 启动文件存储路径，需要在代码目录下 engine=wf.steps.JobEngine
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
确认 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 data_path String 数据集数据存储路径。 data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下：
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
确认 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 data_path String 数据集数据存储路径。 data_spliting_enable Boolean 根据样本标注统计，判断数据集是否可以进行训练/验证集切分。可选值如下：
训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下，创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三：上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./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。
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