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步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data
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python infer.py --model yolov8n.mindir infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，与GPU推理代码区别主要参考infer函数，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3
le）、不支持（singular）。 value Array of strings 资源约束键对应值。 operator String 键与值关系，当前只支持in。例如flavor_type in [CPU,GPU]。 表16 advanced_config 参数 参数类型 描述
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更新API授权 更新API的授权关系。 解除API对APP的授权 解除指定的API对APP的授权。 获取API授权关系列表 获取指定的API与APP授权关系列表。 服务管理接口 表12 服务管理接口 API 说明 部署服务 部署服务。 查询服务列表 查询服务列表。 查询服务详情 查询服务详情，根据服务ID查询服务详情。
像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。
dataset_version 否 String 数据集版本（用于区分标注任务解耦前的数据集和解耦后的数据集）。可选值如下： v1：数据集与标注任务解耦前的数据集（默认值） v2：数据集与标注任务解耦后的数据集 all：所有数据集 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
status 否 String 执行记录状态。 scene_id 否 String 场景ID。 order 否 String 排序的方式。该字段必须与sort_by同时使用。 缺省值: desc 枚举值： asc：表示升序排列， desc：降序排列。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200
zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径参见表2。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应MiniCPM-V文件进行替换。 cd /home/ma-user unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud
制台实际显示为准。 RoCE网络 当前使用A系列GPU时，进行分布式训练为了将硬件上的RoCE网卡使用起来，需要配置RoCE网络。 该参数与所选规格有关，若未选中规格或规格不支持RoCE网络，则不显示。 若规格支持RoCE网络但未创建过，单击“新建RoCE网络”即可完成创建。 若
自定义监控指标上报到AOM 用户有一些自定义的指标数据需要保存到AOM，ModelArts提供了命令方式将用户的自定义指标上报保存到AOM。 约束与限制 ModelArts以10秒/次的频率调用自定义配置中提供的命令或http接口获取指标数据。 自定义配置中提供的命令或http接口返回的指标数据文本不能大于8KB。
像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。
/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/requirements.txt 图5 执行命令 云端调试与运行。 打开训练文件。文件所在路径为“/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/train.py”
String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs / --obs-bucket String 否 保存Sp
是否呈现独立的可视化节点 否 bool，默认为True 对于输出的metrics文件，数据内容必须为标准的json数据，大小限制为1M，并且与当前支持的几种数据格式保持一致： 键值对类型的数据 [ { "key": "loss", "title":
ModelArts job”。算法依赖的是id为3f5d6706-7b67-408d-8ba0-ec08048c45ed的算法，该算法未定义inputs与outputs，规格选用的是gpu免费规格。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs
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