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failed_reasons Object 创建、启动失败原因,如表22所示。 annotations Map<String,String> 注解信息。 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12 storage定义数据结构说明
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地: #
配置训练作业基本信息 在创建训练作业页面填写训练作业基本信息。 表1 创建训练作业的基本信息 参数名称 说明 名称 必填,训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称,可以根据业务需求重新命名,命名规则如下: 支持1~64位字符。 可以包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 描述 训
详情接口获取。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/notebooks 表1 路径参数 参数
自动停止参数,如表10 auto_stop字段数据结构说明所示。 annotations Map<String,String> 注解信息。 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
2/epoch0-global_step200/model)。 具体位置打印在日志中: 图4 DIT第一阶段训练日志 训练完成后在目录底下生成loss.txt文件(例如./outputs/000-STDiT3-XL-2/epoch0-global_step200/model)记录每一步的loss。
登录容器镜像服务控制台。选择左侧导航栏的“总览”,单击页面右上角的“登录指令”,在弹出的页面中单击复制登录指令。 图4 获取登录指令 此处生成的登录指令有效期为24小时,如果需要长期有效的登录指令,请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后,在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
failed_reasons Object 创建、启动失败原因,如表22所示。 annotations Map<String,String> 注解信息。 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
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地: #
log_url=log_obs_path ) # job_name是可选参数,可不填随机生成工作名 job_instance = estimator.fit(inputs=[input_data],
是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业计算节点个数,默认是1,表示单节点。 --boot-file
法的输入输出管道。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。
添加Remote-SSH插件进行VSCode环境安装和Remote-SSH插件安装。 打开VSCode Terminal,执行如下命令在本地计算机生成密钥对,如果您已经有一个密钥对,则可以跳过此步骤: ssh-keygen -t rsa 将公钥添加到远程服务器的授权文件中,注意替换服务器IP以及容器的端口号:
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
集和测试集的大小分别为(50000,3,32,32)和(10000,3,32,32)。 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