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elet通过Container Runtime Interface (CRI) 与容器引擎交互，以管理镜像和容器。其中Containerd调用链更短，组件更少，更稳定，占用节点资源更少，Containerd和Docker差异对比请见容器引擎。 如果CCE集群版本低于1.23，仅支
结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。 { "data": {
参数 是否必选 参数类型 描述 default_value 否 String 标签属性默认值。 id 否 String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name 否 String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type 否 String 标签属性类型。可选值如下：
请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码：200 表4 响应Body参数
会将此变化信息记录到事件中。 图1 查看资源池事件 查看资源池节点 在资源池详情页，切换到“节点”页签。您可以查看资源池中所有的节点，并且能查看每个节点资源占用的情况。当把鼠标放在节点名称上方时，会显示节点名称和资源ID，资源ID可用于查询账单或者在费用中心查询包周期资源的计费信息。
oks/{id}/flavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数
档。 确保容器可以访问公网。 步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:False 否，demo.sh添加变量，开启虚拟显存。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 修改yaml文件路径：修改demo
查看训练作业监控指标 场景介绍 在训练作业运行过程中，如果用户能在模型训练出问题（例如loss值异常）的情况下能收到告警并及时处理，可以节省大量时间和资源，避免无效运行作业导致的浪费。同时通过指标监控可以实时掌握训练作业的进度，了解模型在不同阶段的训练状态。 当前ModelArts
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:False 否，demo.sh添加变量，开启虚拟显存； export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True ②修改路径：修改demo
907版本新增如下内容： 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配，并添加训练推荐配置。 文档准备镜像步骤中，仅提供：直接使用基础镜像方案、ECS中构建新镜像方案，删除使用Notebook创建镜像方案。 文档中新增对 llama3 支持长序列文本（sequence_length >
env: - name: OPEN_SCRIPT_ADDRESS # 开放脚本地址，其中region-id根据实际region修改，例如cn-southwest-2 value: "
非必填。表示训练step迭代次数，有默认值 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_IT
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
档。 确保容器可以访问公网。 步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
非必填。表示训练step迭代次数，有默认值 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_IT
tableDiffusionImg2ImgPipeline中增加mindir模型初始化函数，然后在pipeline类的__init__方法调用该函数，在pipeline初始化的时候直接初始化模型。您可以参照如下样例，通过修改use_ascend修改该模型是否使用mindir运行，也可以编写代码通过环境变量指定。
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:False 否，demo.sh添加变量，开启虚拟显存； export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True ②修改路径：修改demo
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
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