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在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。
Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test)
期，资源状态变为“已冻结”，您将无法对处于保留期的按需计费资源执行任何操作。 保留期到期后，如果您仍未支付账户欠款，那么计算资源将被释放，数据无法恢复。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 关于充值的详细操作请参见账户充值。 欠费受限 您购买的资源欠费后，会导
和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-
本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件
运行profiling的配置文件。 PROF_xxx开头的文件夹 是 运行profiling的结果文件夹。 run_aggregate.sh 是 运行数据聚合的脚本，可直接本地运行。 run_profiling.log 是 存储运行profiling的日志信息。 父主题： AIGC模型训练推理
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本
LP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-
本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件
之间的float，实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_leng
"data": [64] }, { "name": "bad_words", "shape": [1, 1], "datatype": "BYTES",
响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of NotebookResp 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。 表4 NotebookResp
响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of NotebookResp 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。 表4 NotebookResp
help='number of warm-up batches that don\'t count towards benchmark') parser.add_argument('--num-batches-per-iter', type=int, default=10
实例的机器规格。如下规格仅供参照，实际支持规格以具体区域为准。 modelarts.vm.cpu.2u：Intel CPU通用规格，用于快速数据探索和实验。 modelarts.vm.cpu.8u：Intel CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算。 image_id 是 String
用区的节点数。 节点数量 选择专属资源池的节点数，选择的节点数越多，计算性能越强。 当“可用区”选择“指定AZ”时，节点数量会根据可用区的数据自动计算，此处无须再次设置。 说明： 单次创建时，节点数建议不大于30，否则可能触发限流导致创建失败。 部分局点的部分规格支持整柜购买，此
ag格式，针对于构建保存tar包场景可以省略。 --context String 否 Dockerfile构建时的上下文信息路径，主要用于数据复制。 -arg / --build-arg String 否 指定构建参数，多个构建参数可以使用--build-arg VERSION=18
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
用而无需重新安装。 ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含： 常用预置包：基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，常用的数据分析软件包，例如Pandas，Numpy等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预
在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 同样，/mnt/sfs_turbo 也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。
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