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n] ) 上述案例中，系统会自动获取订阅模型中的自定义镜像，然后结合输入的OBS模型路径，注册生成一个新的模型，其中model_obs可以替换成JobStep的动态输出。 model_type支持的类型有："TensorFlow"、"MXNet"、"Caffe"、 "Spark_MLlib"、
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关联安全组：用于指定节点池创建出来的节点使用的安全组。最多选择4个安全组。节点安全组需要放通一些端口以保障节点通信。若不关联安全组将会使用集群中默认的节点安全组规则。 资源标签：通过为资源添加标签，可以对资源进行自定义标记，实现资源分类。也可在资源池创建完成后，在资源池详情页的“标签”页面修改。 K8
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driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。 docker exec -it ${container_name} bash 启动容器默认使用ma-user用户。后续
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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”。 设置数据
Notebook基本信息 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。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。 “自动停止”
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 训练作业的简介，便于在训练作业列表了解作业信息。
storages=[storage] ) 上述四种方式使用数据集对象作为输入，如果您需要使用OBS路径作为输入时，只需将JobInput中的data数据替换为data=wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type
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