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算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id 否 String 指定算法所处的工作空间，默认值为“0”。“0” 为默认的工作空间。 ai_project
objects 数据处理任务的输入通道列表，与data_source二选一。 is_current Boolean 当前任务是否是该版本的同类型任务中的最新任务。 name String 数据处理任务名称。 result Object 数据处理任务输出的结果，status为2时会出现该字段，用于特征分析任务。
nd） 训练框架的自定义镜像约束 推荐自定义镜像使用ubuntu-18.04的操作系统，避免出现版本不兼容的问题。 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为5
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
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工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的randn
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称， 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
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在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时，可单击操作列的“调用”，复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。 图1 调用接口 当部署推理服务的“安全认证”选择
grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装
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