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试功能。 URI GET /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String
数据校验过程不会改动原始数据，通过校验的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 参数说明 表3 数据校验-MetaValidation算子参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 image_max_width 否 -1 输入图片宽度最大值，如果输入图片宽度超过设定值则按比例裁剪。单位为px。
确认无误后，单击确定。页面自动跳转到“我的数据>我的下载”页面，请耐心等待，预计5分钟左右。 下载完成后，您可以单击目标位置跳转至OBS桶中查看是否存在已下载的数据。 步骤2：订阅算法 在AI Gallery搜索“ResNet_v1_50”，进入算法详情页。 单击右侧的“训练 > Mo
--num-prompts：某个频率下请求数，默认80。 --output_len：输出长度,默认是1024。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 脚本运行完后，测试结果保存在终端输出。 单条请求性能测试 针对openai的/v1/completions以及/v1/ch
的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。 “job_config”字段下的“parameters”表示算法本身的超参。“name”填写超参名称（6
--num-prompts：某个频率下请求数，默认80。 --output_len：输出长度,默认是1024。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 脚本运行完后，测试结果直接在终端输出。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6
1”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考快速配置ModelArts委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。
1”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在ModelAr
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