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说明： 该字段不填时默认为自动生成的服务名称。 否 str、Placeholder description 服务备注，默认为空，不超过100个字符。
获取Token认证时，由于ModelArts生成的在线服务API不支持domain范围的token，因此需获取使用范围为project的Token信息，即scope参数的取值为project。
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 Map<String,String> 扩展参数。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
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20 storage定义数据结构说明 参数 参数类型 说明 type String 存储类型。
图4 获取登录指令 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址，请记录该地址，后面会使用到。
name="model-step-demo", desc="this is a demo workflow", steps=[model_registration] ) 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
网络名称：创建网络时默认生成网络名称，也可自行修改。 网段类型：可选“预置”和“自定义”。自定义网络建议使用网段：10.0.0.0/8~24、172.16.0.0/12~24、192.168.0.0/16~24，子网掩码可选范围8-28。
# run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境 conda create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成
用户直接调用ModelArts SDK即可轻松启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 在Notebook中，无需鉴权配置，可直接使用ModelArts SDK，可以完成OBS管理、训练作业管理、模型管理以及在线服务管理。
pool_id='若指定专属池，替换为页面上查到的poolId'，同时修改资源规格为专属池专用的虚拟子规格 log_url=log_obs_path ) # job_name是可选参数，可不填随机生成工作名
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。
--log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数，默认是1，表示单节点。
您可以单击下载，获取示例数据集“simple_moss.jsonl”，该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。
API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。
考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(1000，3，32，32)，标签仍为10类，指定custom_data = 'true'后可直接进行训练作业，无需加载数据。
self.hidden1(x))) x = F.dropout(x, 0.2) x = self.output(x) return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络
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