url 是 String hook触发时回调的url。 响应消息 表4 响应参数 参数 参数类型 描述 id String hook ID。 type String hook类型。 callback_url String 回调url。 请求示例 创建项目hook，验证接收到的payl

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删除项目hook 功能介绍 删除项目hook。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI DELETE /v1/{project_id}/git/repos/{namespace}/{project}/hooks/{hook_id} 参数说明见表1。 表1 路径参数

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log_softmax(x) def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):

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PyTorch ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配，本文讲解了使用PyTorch引擎所需要做的适配。 PyTorch框架启动原理 规格和节点个数 下面以选择“GPU: 8*GP-Vnt1

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en的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 hook_url 是 String 触发url service 是 String 事件来源 token 否 String 安全令牌 hook_events 是 Array of strings 触发事件 响应参数

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devcloud.test.com:Demo00228/testword.git 组名：Demo00228 ) hook_id 是 Integer 通过id删除指定仓库的hook repository_name 是 String 仓库名 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

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的诊断方法有整网dump和整网的溢出检测两种方式。下图是昇腾社区针对PyTorch训练迁移场景的精度调优流程示意图，请见详情。 图1 精度调优流程 整网dump和溢出检测是通过在PyTorch模型中注入hook、dump模型训练过程的输入输出数据，比对NPU环境和标杆环境的所有输

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训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1

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Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9

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例如obs://test/data/ 输出 参数 子参数 参数说明 train_url _ train_url 为模型训练结果保存的obs文件夹路径，用于保存输出模型文件。例如obs://test/train_out/ 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_index_list

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

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numpy as np def handler (event, context): print("start training!") train() print("finished!") return { "statusCode":

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Notebook基础镜像x86 PyTorch PyTorch包含三种镜像：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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fecycle_hook/{scaling_group_id} as:lifecycleHooks:create √ √ 查询生命周期挂钩列表 GET /autoscaling-api/v1/{project_id}/scaling_lifecycle_hook/{scaling_group_id}/list

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cycle_hook/e5d27f5c-dd76-4a61-b4bc-a67c5686719a/test-hook1 响应参数 表2 响应参数 参数 参数类型 描述 lifecycle_hook_name String 生命周期挂钩名称。 lifecycle_hook_type String

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PyTorch-py27通用模板 简介 搭载PyTorch1.0AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的Py

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PyTorch-py36通用模板 简介 搭载PyTorch1.0AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的Py

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6719a/test-hook1 { "default_result": "CONTINUE" } 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 描述 lifecycle_hook_name String 生命周期挂钩名称 lifecycle_hook_type String

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PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题： 训练业务昇腾迁移通用指导

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表3 lifecycle_hooks字段数据结构说明 参数 参数类型 描述 lifecycle_hook_name String 生命周期挂钩名称。 lifecycle_hook_type String 生命周期挂钩类型。 INSTANCE_TERMINATING INSTANCE_LAUNCHING

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