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containers: - image: swr.xxxxxx.com/xxxx/custom_pytorch_npu:v1 # 镜像地址，根据实际场景修改 imagePullPolicy: IfNotPresent
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时，可首先查看日志，多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能，如果训练作业运行失败，ModelArts会自动识别导致作业失败的原因
engine_id String 训练作业选择的引擎规格ID。engine_id，engine_name+engine_version和image_url方式三选一。 engine_name String 训练作业选择的引擎名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 engine_version
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持通过远端文件地址下载文件。 要求：远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时，可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
orFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18.04 Clean user customized base image only include conda CPU 是 是 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 C
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的
基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM {image_url} # 下载sd webui源码 RUN mkdir /home/ma-user/sdwebui RUN
engine_id String 训练作业选择的引擎规格ID。engine_id，engine_name+engine_version和image_url方式三选一。 engine_name String 训练作业选择的引擎名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 engine_version
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单的进行数值比较来控制执行流程，也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下： 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如：需要根据训练节点输出的精度信息来决
训练作业的模型评测参数。具体请参见表5。 system_metric_list Object 训练作业的系统监控指标。具体请参见表6。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。
训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，
Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。 ModelArts Lite Cluster面向k8
获取代码和权重文件 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见代码目录介绍。 Asce
训练作业的模型评测参数。具体请参见表7。 system_metric_list String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。
engine_id String 训练作业选择的引擎规格ID。engine_id，engine_name+engine_version和image_url方式三选一。 engine_name String 训练作业选择的引擎名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 engine_version
specification="modelarts.vm.cpu.2u", envs={"input_data_name":"images", "input_data_shape":"0,1,28,28",
log_url=base_bucket_path + 'log/', job_description='This is a image net train job') 参数解释： session：必选参数，1中初始化的参数。 training_files：必选参数，3中初始化的训练文件。
ain/”。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。如：“/usr/log/”。 user_image_url 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如：“100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理，帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径，主要分为以下两个功能： 输入目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理，规定用户按照自己的目录规划来存放数据，而存储的根目录可以根
"dataset_id" : "gfghHSokody6AJigS5A", "import_path" : "obs://test-obs/daoLu_images/animals/", "import_type" : 0, "total_sample_count" : 20, "im
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