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化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy O
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
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
ge_url}参见获取镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
ECS获取和上传基础镜像 创建ECS。 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。
像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
torch.save(state_dict, path) 保存整个Model（不推荐） torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。 将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存，便于中断后继续训练恢复。
mage_url}参见表2。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。训练默认使用单机8卡。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
退出当前AI任务以便重新执行 NPU: errorcode告警 NPUErrorCodeWarning 重要 这里涵盖了大量重要及以上的NPU错误码，您可以根据这些错误码进一步定位错误原因 对照《黑匣子错误码信息列表》和《健康管理故障定义》进一步定位错误 NPU当前存在故障，可能导致客户业务终止 NPU
001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"
torch.save(state_dict, path) 保存整个Model（不推荐） torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。 将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存，便于中断后继续训练恢复。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
mage_url}参考表2。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
url}参见获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -it --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
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
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
7-aarch64-snt3p Ascend snt3p Notebook、训练、推理部署 华北-北京四 开发环境Notebook 开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问
co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors 根据需要下载controlnet模型。 controlnet模型官网下载地址： https://huggingface.co/lllyasvi
程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。 资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变
功后，进行预测，需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application/json”或“multipart/form-data”。请根据元模型，选择合适的类型。 选择“application/json”时，直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“multipart/for
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