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Array<Array<WorkflowStepMetric>> OK 表3 WorkflowStepMetric 参数 参数类型 描述 created_at String 创建时间。 key String 度量项。 titile String 度量标题。 type String 度量的类型。 data Map<String
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${wo
Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow
页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。 在模型详情页，选择“设置”。 在“可用申请”处输入账号名、账号ID
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
data.OutputStorage(name="output_storage", description="输出目录统一配置") # 创建标注任务 data = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_data") label_step
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
按钮下载日志至本地保存，支持批量下载多节点日志。用户也可以在创建训练作业时打开永久保存日志按钮，保存训练日志至指定OBS路径。 针对使用Ascend规格创建的训练作业，部分系统日志暂不支持直接在训练日志窗口下载，请在创建训练作业时指定OBS路径用于保存训练日志。 图6 下载日志 搜索关键字
标注团队名称，名称不能包含!<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String
本小节使用上文的服务器环境和安装好的模型， 使用GP Ant8裸金属服务器， 完成单机单卡GPT-2 MEDIUM模型的训练。 创建预训练脚本文件。 执行以下命令，创建预训练脚本文件。 vim pretrain_gpt2.sh 在文件中添加以下信息。 #! /bin/bash # Runs
使用场景 特点 挂载操作参考 EmptyDir 适用于训练缓存场景。 Kubernetes的临时存储卷，临时卷会遵从Pod的生命周期，与Pod一起创建和删除。 使用临时存储路径 HostPath 适用于以下场景： 容器工作负载程序生成的日志文件需要永久保存。 需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载。
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${wo
Abnormal Integer 异常的作业个数。 Terminating Integer 终止中的作业个数。 Creating Integer 创建中的作业个数。 Running Integer 运行中的作业个数。 Completed Integer 已完成的作业个数。 Terminated
String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长，单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间，时间戳格式。 train_url String 可视化作业输出文件OBS路径。 status Int 可视化作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。
un”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 storage_type String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address String 挂载源路径，挂载为极速文件时为sfs
confidence Double 置信度，数值类型，范围0<=confidence<=1，表示机器标注的置信度。 creation_time String 创建该标注的时间。是用户写入标注的时间，不是Manifest生成时间。 annotated_by String 标注人。 annotation_format
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50G，专属资源池的容器引擎空间的默认为50G，支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。 确定错误类型 提示找不到文件等错误，请参见训练作业日志中提示“No such file or directory”。
查看”可以进入数据集详情页，也可以在“我的Gallery > 数据集 > 我创建的数据集”进入数据集详情页查看。 从AI Gallery中选 单击“从AI Gallery中选择”。 在弹窗中，从“我创建的”或“我收藏的”数据集中选择所需要数据集。 选择完成后，单击“确定”。 数据
注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。 pip install numpy pip install
906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。
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