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在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
0606190017-b881580 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE
ResourceFlavorLabel object 资源规格的标签信息。 表7 ResourceFlavorLabel 参数 参数类型 描述 os.modelarts/scope String 资源规格对应的作业类型。 表8 ResourceFlavorSpec 参数 参数类型 描述
0727152329-0f2c29a 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6
0829092203-4ccf328 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0
查询支持的服务部署规格列表。 查询专属资源池列表 查询专属资源池列表。 资源管理接口 表13 配置管理 API 说明 查询OS的配置参数 获取ModelArts OS服务的配置参数，如网络网段，用户资源配额等。 表14 插件模板管理 API 说明 查询插件模板 获取指定插件模板的详细信息。
export HCCL_DETERMINISTIC=TRUE 固定随机数范围 seed_all函数可固定随机数的范围如下表所示。 API 固定随机数 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 禁止Python中的hash随机化。 random.seed(seed)
根据版本切分比例筛选数据集。例如：“0.0,1.0”，根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本。说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 根据数据集发布的版本格式筛选数据集，过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下：
建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的，会导致频繁的容器镜像构建操作。
其中，加粗的字段需要根据实际值填写： “duration”为实例运行时长，以创建时间为起点计算，即“创建时间+duration > 当前时刻”时，系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别，默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功，响应Body如下所示： { "create_at":
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