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0829092203-4ccf328 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0
Template RL，其余默认为Template DL。 表4 Status 参数 参数类型 描述 phase String 训练作业一级状态，状态值稳定不变，可选值如下： “Creating”、“Pending”、“Running”、“Failed”、“Completed”、
根据版本切分比例筛选数据集。例如：“0.0,1.0”，根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本。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 根据数据集发布的版本格式筛选数据集，过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下：
Template RL，其余默认为Template DL。 表4 Status 参数 参数类型 描述 phase String 训练作业一级状态，状态值稳定不变，可选值如下：“Creating”、“Pending”、“Running”、“Failed”、“Completed”、“
download_datasets.py的内容： import os import pandas as pd for idx, row in pd.read_csv('results_2M_val.csv').iterrows(): os.system(f"wget -O './dat
LLaMA-VID ├── data │ ├── LLaMA-VID-Eval │ │ ├── MSVD-QA 步骤9 启动一级流水优化 export TASK_QUEUE_ENABLE=2 步骤10 修改msvd_eval.sh参数 修改scripts/video/eval/msvd_eval
Template RL，其余默认为Template DL。 表6 Status 参数 参数类型 描述 phase String 训练作业一级状态，状态值稳定不变，可选值如下： “Creating”、“Pending”、“Running”、“Failed”、“Completed”、
建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的，会导致频繁地容器镜像构建操作。
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。 “type”为自定停止类别，默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功，响应Body如下所示： { "create_at":
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file（RTF）文件路径。 ASCEND_DEVICE_ID：逻辑device_id，例如单卡训练，该值始终为 0。 RANK_ID：可以理解为训练作业级的device逻辑（顺序）编号。 RANK_SIZE：根据RTF中device的数目设置该值，例如“4 * snt9b”，则该值即为4。 当
“job_config”字段下的“code_dir”和“boot_file”分别为算法的代码目录和代码启动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和
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