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POST /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes/batch-delete { "deleteNodeNames" : [ "os-node-created-mnmcf" ] } 响应示例 状态码：404 Not Found。
该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空。默认值为空。
其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关，选择了需要的模型及版本后，系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题： 创建Workflow节点
宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。
说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 数据集版本格式。
系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。
/cluster" : "dly-lite", "os.modelarts.node/nodepool" : "nodepool-1" } }, "spec" : { "flavor" : "modelarts.vm.2u4g.dcc
表3 新增模型版本 参数 说明 新版本号 系统自动编号，不可修改。 版本描述 模型简介。支持100字符。 选择基础模型版本 选择基础模型的版本。 选择权重路径 选择存放模型权重文件的OBS路径，必须选择到模型文件夹。 权重校验 需要选择是否开启权重文件校验。默认是开启的。
宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
# 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import moxing as mox # 复制文件 mox.file.copy_parallel(src_url=your_src_dir, dst_url=your_target_dir
(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR) dataset =
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像
application/json 请求body： { "duration": 3600000, "type": "timing" } 其中，加粗的字段需要根据实际值填写： “duration”为实例运行时长，以创建时间为起点计算，即“创建时间+duration > 当前时刻”时，系统会自动停止实例
可选值如下： os.modelarts.xxxxx/v2 kind String 资源类型。可选值如下： PoolMetricsList items Array of MetricsItem objects 指标列表。
创建图像分类数据集并进行标注任务 本节通过调用一系列API，以创建图像分类数据集并进行标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建数据集并进行标注的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集
(): rank_table_file_path = os.getenv("RANK_TABLE_FILE") env_ip = os.getenv("ip") # Lite Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为 jobstart_hccl.json
(): rank_table_file_path = os.getenv("RANK_TABLE_FILE") env_ip = os.getenv("ip") # Lite Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为 jobstart_hccl.json
filesystem NFS挂载的文件系统。 mount_point NFS的挂载点。 Diagnos cluster_id GPU所在节点所属的CCE集群ID。 node_ip GPU所在节点的IP。 pool_id 物理专属池对应的资源池ID。
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