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apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: yourvcjobname # job名字，根据实际场景修改 namespace: default # 命名空间
可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表9 SearchProp 参数 参数类型 描述 op String
表2 Lite Server支持的事件列表 事件来源 命名空间 事件名称 事件ID 事件级别 事件说明 处理建议 事件影响 BMS SYS.BMS NPU: npu-smi info查询缺少设备 NPUSMICardNotFound 重要 可能是由于昇腾驱动问题或NPU掉卡 转昇腾和硬件处理
json'、'files'或者'images' print(predict_result) 参数说明 表1 部署本地服务predictor参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 service_name 否 String 服务名称，支持1-64位可见字符（含中文），只能以英文大小写字母或者中文字符开头
目录 model_path = os.path.join(args.train_url, 'model') os.makedirs(model_path, exist_ok = True) # 按 ModelArts 推理模型包规范
数据来源类型，可选填ManifestFile；默认为空，表示只读取src_path目录下的文件；当取值为ManifestFile时，src_path必须为具体的manifest路径，在manifest文件中可指定多个数据路径（参考推理manifest规范）。
容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 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。
目录 model_path = os.path.join(args.train_url, 'model') os.makedirs(model_path, exist_ok = True) # 按 ModelArts 推理模型包规范
Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。
判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。 引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。
display_en String 规格的英文描述。 display_cn String 规格的中文描述。 表6 CpuInfo 参数 参数类型 描述 arch String 架构类型。 cpu Number CPU核心数。
ma-pre-start脚本在与训练启动文件同级的目录下放置，命名为ma-pre-start.sh or ma-pre-start.py脚本。
映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求，csv数据必须以英文半角逗号分隔
自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open metrics规范的文本，即每个指标的格式应为： <指标名称>{<标签名称>=<标签值>,...}
women and a man are sitting at a bar" } ] } ] 由于coco2014_train.json数据量过大，为方便适配，本指导中使用的是：取coco2014_train.json文件前4万条数据作为后续使用的demo数据集（命名为
默认规格 CPU架构 CPU架构指的是中央处理器（CPU）的指令集和设计规范。支持X86和ARM64两种不同的CPU架构。请根据实际需要选择。 实例规格类型 支持CPU、GPU、Ascend三种芯片规格资源，根据实际需要选择。 实例规格 在下拉框中选择需要使用的规格。
“VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。
默认规格 CPU架构 CPU架构指的是中央处理器（CPU）的指令集和设计规范。支持X86和ARM64两种不同的CPU架构。请根据实际需要选择。 实例规格类型 支持CPU、GPU、Ascend三种芯片规格资源，根据实际需要选择。 实例规格 选择需要使用的规格。
容器镜像的大小建议小于15G，详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 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。
每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用,（英文逗号）分隔开作为该环境变量的输入。
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