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从目录中（本地或者是url）中导入序列化的模型 # 3. 使用导入的模型权重覆盖所有初始化的权重 # 4.
2：表示不dump权重数据的基础图。3：表示只dump节点关系的精简图。 export DUMP_GE_GRAPH=2 # 1：表示dump图所有图。2：表示dump除子图外的所有图。3：表示只dump最后一张图。
部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中，但是需要用户自行保证节点之间数据依赖的正确性。另外，部分运行能力仅支持在运行态进行配置运行，不支持在开发态进行调试。 父主题： Workflow高阶能力
ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。 父主题： Standard功能介绍
data Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。 请求示例 如下查询training_job_id为04f679b17380d32a2f32c00335c4b5ba作业的超参敏感度分析结果。
图4 编辑算法的版本 关联资产 算法可以关联数据集资产。当算法关联了数据集时，数据集页面也显示关联了算法。 选择“关联资产”页签，单击右上方的“编辑”，在搜索框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。 在弹出的“资产信息”页面，单击“确定”即可关联资产。
data Array of DataVolumesRes objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。
异常 罗马镜像构建完成，无法分享给资源租户。 The ROMA image is successfully built but cannot be shared to resource tenants. 请联系技术支持。 正常 镜像构建完成。
通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化，一般来说分段对比GPU的运行性能会有比较好的参考。算子级的调优某些情况下如果是明显的瓶颈或者性能攻坚阶段，考虑到门槛较高，可以联系华为工程师获得帮助。
data Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。 请求示例 如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。
准备训练数据和代码文件，上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。 图4 文件上传按钮 在左侧导航双击打开上传的代码文件，在JupyterLab中编写代码文件，并运行调试。有关JupyterLab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。
请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。具体操作请参见检查您的账号是否有该OBS桶的访问权限。 OBS文件被删除。请确认待上传的OBS文件是否存在。 异常场景2 图6 文件上传失败 可能原因： 文件名包含<>'";\`=#$%^&等特殊字符。
当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署模型；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛
继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。
models model结构数组 模型元数据信息。 表3 model结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。 model_name String 模型名称。 model_version String 模型版本。
├── 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
├── 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
data Map<String,Object> 度量数据。
在正常情况下，nvidia-smi进程通常只会短暂地出现D+状态，因为它们是由内核控制的，该进程处于等待I/O操作完成的状态，可能是在读取或写入GPU相关的数据，这是正常的操作。
├── 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
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