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d Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程
bin', 'rb') as f: file_bytes = f.read() 以二进制模式打开的文件也支持读取一行或者读取所有行，用法不变。 将字符串写入一个文件。 例如将字符串“Hello World!”写入OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”中。
体操作，请参见快速搭建Dify-LLM应用开发平台。 部署完成后，登录Dify。 首次登录需注册管理员账号，依次填写邮箱、账号、密码后，单击“设置”进行保存后，即可登录使用。 图1 注册管理员账户 将MaaS平台的模型服务接入Dify。 创建API Key。 登录ModelArts
Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInpu
调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 dataset identity,alpaca_en_demo 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info
填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInpu
指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info
指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info
的镜像提供https或http服务，但必须在“容器调用接口”中明确指定该镜像使用的是https或http服务。如下图所示： 图1 容器调用接口 如果您在“容器调用接口”中选择的结果跟您镜像实际提供的结果不匹配，例如您在这里选择的是https，但镜像里面实际提供的是http，就会遇
指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info
RL，其余默认为Template DL。 表4 Status 参数 参数类型 描述 phase String 训练作业一级状态，状态值稳定不变，可选值如下： “Creating”、“Pending”、“Running”、“Failed”、“Completed”、“Terminat
RL，其余默认为Template DL。 表4 Status 参数 参数类型 描述 phase String 训练作业一级状态，状态值稳定不变，可选值如下：“Creating”、“Pending”、“Running”、“Failed”、“Completed”、“Terminati
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
行流程，也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。 配置节点参数控制分支执行与ConditionStep的使用场景类似，但功能更加强大。主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过，达到分支部分执行的目的。
用户与委托对应关系 每个用户必须关联委托才可以使用ModelArts，但即使委托所赋之权限不足，在API调用之初也不会报错，只有到系统具体使用到该功能时，才会发生问题。例如，用户在创建训练任务时打开了“消息通知”，该功能依赖SMN委托授权，但只有训练任务运行过程中，真正需要发送消息时，系统才会“
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 图3 scheduler
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