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Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键 说明 保存文件。 添加新代码块。 剪切选中的代码块。 复制选中的代码块。
系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。
宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟,之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。
和以往的开发交付不同,以往的开发与交付过程是分离的,算法工程师开发完的模型,一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同,在这个过程中,算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。
“新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称,用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权:IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限的服务相关角色用于授权。
宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 ${image_name}:代表镜像地址。
}, { "from": "gpt", "value": "模型回答" } ], "system": "系统提示词
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CPU IO等待时间 ma_node_cpu_iowait_counter 从系统启动开始累计到当前时刻,硬盘IO等待时间。
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标注作业创建完成后,系统自动跳转至数据标注管理页面,针对创建好的标注作业,您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。
--gpu-memory-utilization:0~1之间的float,实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。
如果未输入该参数,系统会自动生成模型name。 model_version 是 String 模型版本,格式需为“数值.数值.数值”,其中数值为1-2位正整数。版本不可以出现以0开头的版本号形式,如“01.01.01”等。 publish 否 Bool 是否发布模型。
storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address 否 String 挂载源路径,挂载为极速文件时为sfs turbo id。
宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。
宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。
表26 LogDir 参数 参数类型 描述 pfs PFSSummary object obs并行文件系统输出。 表27 PFSSummary 参数 参数类型 描述 pfs_path String obs并行文件系统路径url。