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&& useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd，dockerfile指令示例如下： CMD sh /home/mind/run.sh
Object 自动停止设置。参见表4。 表3 flavor属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 code 是 String 可视化作业选择的资源规格编码。通过flavor接口获得。 表4 schedule属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 type 是 String 设置为stop。
录为“obs://my_bucket/train_url”，则设置参数“checkpoint_url=obs://my_bucket/train_url/last.pt”，并设置参数epochs=80（如果第二次设置参数epochs=30则增量训练只会训练29个epochs）。 父主题：
resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects 算法资源约束。可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config 否 AlgorithmAdvancedConfig
Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数，并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import OpenAI client
&& useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd，dockerfile指令示例如下： CMD sh /home/mind/run.sh
Studio报错、使用Xcode构建APP报错等，您可以先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST h
操作失败的错误信息。 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 请求示例 创建数据集标签。设置标签名称为“Cat”，物体检测标签的默认形状为“bndbox”。 { "labels" : [ { "name" : "Cat"
状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 task_id String 团队标注任务ID。 请求示例 创建团队标注任务。设置任务名称为“task-eb17”，同步更新新增数据为“false”，团队标注任务是否同步智能标注结果为“false”。 { "task_name"
MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在使用自定义镜像导入模型时，创建模型页面中“容器调用接口”设置为“http”，再部署边缘服务。 父主题： Edge
m-user01。 默认为空，表示创建名称为modelarts_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency {
affinity_group_size个task调度到一个超节点内组成亲和组。 用户向超节点资源池投递训练作业，如果未设置亲和组大小，系统会默认赋值为1。 表53 JobEndpointsReq 参数 是否必选 参数类型 描述 ssh 否 SSHReq object SSH连接信息。
表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 创建数据校验任务的版本。设置任务名称为“PRE-e77c”。 { "name" : "PRE-e77c", "inputs" : [ { "type"
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels 否 Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets 否 Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs 否 Array
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 创建专属资源池。设置资源类型为“Pool”，资源池名称为“pool-001”，资源池类型为“Dedicate”（物理资源池），资源池支持的作业类型为“训练作业”。
role 是 Integer 成员角色。可选值如下： 0：标注人员 1：审核人员 2：团队管理员 响应参数 无 请求示例 创建标注团队的成员。设置成员角色为“2”，即团队管理员角色。 { "emails" : "xxx@xxx.com", "description" : ""
状态码： 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workforce_id String 标注团队的ID。 请求示例 创建标注团队。设置标注团队名称为“team-123”。 { "workforce_name" : "team-123", "description"
ow"...... 原因分析 当模型名称包含下划线时，下划线涉及转义处理。 处理方法 需要在请求中增加exact_match参数，且参数值设置为true，确保model_name返回值正确。 父主题： 模型管理
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后，SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
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