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处理方法 此问题有两种解决方法： 方法1：使用常用框架自行编码开发模型，支持“多边形”标注的数据集。 方法2：修改数据集，使用矩形标注。然后再启动训练作业。 父主题： 业务代码问题
查看Notebook实例事件 在Notebook的整个生命周期，包括实例的创建、启动、停止、规格变更等关键操作以及实例的运行状态等在后台都有记录，用户可以在Notebook实例详情页中查看具体的事件，通过实例的事件，从而看到实例的运行或者异常等状态详情。在右侧可以手动刷新事件，也
一同出现。 boot_file 否 String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters
Boot File Path 训练启动文件，所选启动文件必须是当前PyCharm训练工程中的文件。当“Algorithm source”选“Frequently-used”时，显示此参数。 Code Directory 训练代码目录，系统会自动填写为训练启动文件所在的目录，用户可根据需
└─bootfile.py #启动文件 └─otherfileDirectory #其他依赖文件所在的目录 └─otherfile.py #其他依赖文件 在启动文件代码中，建议用户参考以下方式获取其他依赖文件所在路
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
如果使用“我的算法”创建训练作业，则在创建算法时，可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，算法的“启动方式”必须选择“预置框架”。 如果使用“自定义算法”创建训练作业，则可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，“启动方式”必须选择“预置框架”。 需要在创建训练作业前将相关文件上传至OBS路径下，文件打包要求请参见安装文件规范。
-y install nvidia-fabricmanager-${main_version}=${version}-* 验证驱动安装结果：启动fabricmanager服务并查看状态是否为“RUNNING”。 nvidia-smi -pm 1 nvidia-smi systemctl
--no-check-certificate 下载完成： 执行如下命令安装Grafana。 sudo dpkg -i grafana_9.3.6_amd64.deb 执行命令启动Grafana。 sudo /bin/systemctl start grafana-server 在本地PC访问Grafana配置。 确
自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的
文件数（含文件、文件夹数量）小于或等于1000个。 文件总大小小于或等于5GB。 “启动文件” 必须为“代码目录”下的文件，且以“.py”结尾，即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。 代码目录路径中的启动文件为训练启动的入口。 设置算法启动方式（预置框架+自定义） 图2 使用预置框架+自定义镜像创建算法
训练框架 MindSpore 特性原理 优雅退出处理流程如下： 用户在ModelArts控制台创建训练任务。 训练引擎创建训练容器，启动训练脚本。 训练脚本启动后，调用MindSpore框架，生成混合并行策略文件strategy.proto，该文件记录了混合并行场景下，算子在NPU卡上的分布情况。
自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建AI应用时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听
sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 由于训练启动命令也会执行sh scripts/install.sh安装依赖包，因此Notebook保存镜像为可选操作。
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