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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes Array of EngineAndRuntimesResponse
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array
邮箱地址添加新成员。 “角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 删除团队 当已有的团队不再使用，您可以执行删除操作。 在“标注团队”管理页面中，选中需删除的团队，然后单击“删除”。在弹出的对
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
端口有问题，请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750，不是该权限，请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750，不是该权限请修改。
参数类型 描述 - String 状态码： 500 表9 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建工作空间。设置工作空间名称为“test-workspace”，授权类型为“internal”，授权的IAM用户名称为“test”。 POST https
dataset_name="dataset") print(dataset_list) 示例四：分页查询数据集列表 # 默认一次返回10条数据集记录，可通过设置limit和offset进行分页查询 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, offset=0
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区
AI应用的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模
1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模
在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下，您可以在筛选条件区域，添加筛选条件，快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示，您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集：难例或非难例。 标签：您可以选择全部标签，或者基于您指定的标签，选中其中一个或多个。 样本创建时间：1个
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
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