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从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
解决方案2 在程序开头设置“os.environ["NCCL_NET_GDR_LEVEL"] = '0'”关闭使用GDR，或者寻找运维人员将机器添加GDR。 问题现象3 NCCL信息中报出Got completion with error 12, opcode 1, len 32478
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load( sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], pb_dir) signature = meta_graph_def.signature_def
image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work") result = image.build_push() 等待镜像构建完
建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/n
String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs / --obs-bucket String 否 保存Sp
训练作业描述信息。 --image-url String 否 自定义镜像SWR地址，遵循organization/image_name:tag --uid String 否 自定义镜像运行的UID，默认值1000。 --working-dir String 否 运行算法时所在的工作目录。
时则使用共享资源池，当与下方 config中的cluster_id或pool_name同时配置时，优先使用config中的cluster_id及pool_name参数；对于edge服务类型，为边缘资源池ID，使用边缘资源池部署服务时需确保资源池状态正常，当与下方 config中的
object 训练作业亲和要求 priority Integer 训练作业优先级 preemptible Boolean 是否可以被抢占(tag:hcs) 表55 RequiredAffinity 参数 参数类型 描述 affinity_type String 亲和调度策略，可选取值如下:
object 训练作业亲和要求 priority 否 Integer 训练作业优先级 preemptible 否 Boolean 是否可以被抢占(tag:hcs) 表52 RequiredAffinity 参数 是否必选 参数类型 描述 affinity_type 否 String 亲和调度策略，可选取值如下:
object 训练作业亲和要求 priority Integer 训练作业优先级 preemptible Boolean 是否可以被抢占(tag:hcs) 表54 RequiredAffinity 参数 参数类型 描述 affinity_type String 亲和调度策略，可选取值如下:
object 训练作业亲和要求 priority Integer 训练作业优先级 preemptible Boolean 是否可以被抢占(tag:hcs) 表57 RequiredAffinity 参数 参数类型 描述 affinity_type String 亲和调度策略，可选取值如下:
JobClient session初始化 # 如果您在本地IDEA环境中开发工作流，则Session初始化使用如下方式 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变
otal HBM多比特错误隔离内存页数量。 个 ≥0 连续2个周期原始值 >= 64 严重 若此计数达到64及以上，请提交工单，切换NPU机器。 AI处理器Vector CORE利用率 ma_node_npu_vector_core_util 昇腾系列AI处理器Vector Core利用率。
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