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评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
获取Token认证时，由于ModelArts生成的在线服务API不支持domain范围的token，因此需获取使用范围为project的Token信息，即scope参数的取值为project。
Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”，单击“注册镜像”，根据界面提示注册镜像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。
其中，生成的url信息，不可直接访问使用。 failed_reasons Object 创建、启动失败失败原因，如表16所示。 extend_params Map<String,String> 扩展参数。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
OBS obs:bucket:ListAllMyBuckets obs:bucket:ListBucket 镜像管理 ModelArts modelarts:image:register modelarts:image:listGroup 在镜像管理中注册和查看镜像。
import torch_npu 调用后，前端会通过monkey-patch的方式注入到torch对象中，后端会注册NPU设备以及HCCL的参数面通信能力，这样就可以运行torch.npu相关接口。 图2 torch_npu导入 自动迁移完成GPU代码到昇腾的快速适配。
其中，生成的url信息，不可直接访问使用。 extend_params Map<String,String> 扩展参数。 表20 storage定义数据结构说明 参数 参数类型 说明 type String 存储类型。
网络名称：创建网络时默认生成网络名称，也可自行修改。 网段类型：可选“预置”和“自定义”。自定义网络建议使用网段：10.0.0.0/8~24、172.16.0.0/12~24、192.168.0.0/16~24，子网掩码可选范围8-28。
pool_id='若指定专属池，替换为页面上查到的poolId'，同时修改资源规格为专属池专用的虚拟子规格 log_url=log_obs_path ) # job_name是可选参数，可不填随机生成工作名
系统会自动生成一个名称，您可以根据业务需求重新命名，命名规则如下：只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过128位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。
--log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数，默认是1，表示单节点。
您可以单击下载，获取示例数据集“simple_moss.jsonl”，该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。
可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要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。
在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。
详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS Step3 准备镜像主机 Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用
详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS Step3 准备镜像主机 Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用
考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(1000，3，32，32)，标签仍为10类，指定custom_data = 'true'后可直接进行训练作业，无需加载数据。
self.hidden1(x))) x = F.dropout(x, 0.2) x = self.output(x) return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络
详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 创建数据集并上传至OBS Step3 准备训练脚本并上传至OBS Step4 准备镜像主机 Step5 制作自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云
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