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Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8
nci5。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${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。 说明: 容器不能
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。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。
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。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。
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在专属资源池到期前均可开通自动续费,到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费,如果扣款失败,每天凌晨3:00尝试一次,直至专属资源池到期或者续费成功。到期前7日自动续费扣款是系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题: 续费
单击作业操作列的“更多>复制”。 在标注任务复制的弹窗中,填写作业描述,作业名称task-xxxx-copy-xxxx,其中xxxx为系统生成的随机码,用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。 复制完成后,在标注作业列表页即可查询新的标注任务,复
续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。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。
执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。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。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否
8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 方式二:可以在启动文件添加如下代码安装依赖包: import os os.system('pip install xxx') 方式一在训练作业启动前即可完成相关依赖包的下载与安装,而方式二是运行启动文件过程中进行依赖包的下载与安装。
出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载”
String 镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 type 否 String 镜像类型。枚举值如下: BUILD_IN:系统内置镜像。 DEDICATED:用户保存的镜像。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表
hon变量。 Schedule:任务执行策略,可以立即运行;也可以设置定时策略运行,支持cron表达式。 cron表达式需要使用linux系统下支持的格式,其他的cron表达式会报错。表达式可能会包含问号,要兼容linux的cron表达式,需将“?”替换为“*”。 设置定时任务后
出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载”
按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击“图像
Value [linux] for parameter [--host_env_os] is invalid. Reason: os not supported, support setting are the OS types of opp package。 建议在启动容器镜像中通过docker