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可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
[00:00<00:00, 1.77it/s] 上传多个文件 在服务器执行如下命令，可以通过“--include”或“--exclude”将服务器上的某种格式的文件依次上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件目录} --include=*
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1
url和engine_id无需填写。 parameter 否 Array<Object> 训练作业的运行参数，为“label-value”格式。取值可以为自定义的任何值，其中label为参数名称，value为参数值，该样例请参考请求示例；当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。详细请参见表8。
${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下，切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name
模型名称，可支持模糊匹配。 exact_match 否 Boolean 是否根据模型名称进行精准匹配。 model_version 否 String 模型版本。格式需为“数值：数值：数值”，其中数值为1-2位正整数，注意：版本不可以出现例如01.01.01等以0开头的版本号形式。 model_status
String 团队标注成员邮箱。 email_status Integer 团队标注成员任务邮件通知状态。可选值如下： 0：表示未发送过 1：表示邮箱格式错误 2：表示邮箱地址不可达， 3：表示发送成功 last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate
objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array of UserTag objects 资源标签，非特权池不能指定。 network NodeNetwork
训练作业运行时节点数变化指标。 tasks Array of strings 训练作业子任务名称。 start_time String 训练作业开始时间，格式为时间戳。 task_statuses Array of objects 训练在子任务状态信息。 表7 task_statuses 参数 参数类型
运行算法时所在的工作目录。规则：v1兼容模式下，当前字段不生效。 environments 否 Map<String,String> 训练作业的环境变量。格式："key":"value"。其中key最大允许填写8192字符，value最大允许填写4096字符，最多允许100对环境变量。变量名应该
险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。 代码目录路径中的启动文件 代码目录路径中的启动文件作为训练启动的入口，当前只支持python格式。预置框架启动文件的启动流程说明请参见预置框架启动文件的启动流程说明。 训练输入路径参数 训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集中。在训
objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array of UserTag objects 资源标签，非特权池不能指定。 network NodeNetwork
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array of UserTag objects 资源标签，非特权池不能指定。 network NodeNetwork
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。AI Gallery在原有Transformers库的基础上，融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
下面的README文件查看当前环境内置的Python虚拟环境。 cat /home/ma-user/README 执行source命令可以切换到具体的Python环境中。 执行which python查看python路径并复制出来，以备后续配置云上Python Interpreter使用。
SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name
model_train_dataset String 模型训练数据集。 model_dataset_format String 使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的运行参数。当为自定义
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