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export HCCL_DETERMINISTIC=TRUE 固定随机数范围 seed_all函数可固定随机数的范围如下表所示。 API 固定随机数 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 禁止Python中的hash随机化。 random.seed(seed)
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”、“
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”、
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”、
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
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，会导致频繁的容器镜像构建操作。
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":
Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据等内容的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI产品的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 如果您是订阅者，可以在AI
RANK_TABLE_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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