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model_version String 模型版本。 model_type String 模型类型。 description String 模型描述信息。 project String 模型所属租户的项目id。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。
Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore Lite模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 模型自动调优工具 AOE（Ascend
硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”
XNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts
针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建模型，并部署成在线服务。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导
obs. xxxx.com”。 原因分析 出现该问题的可能原因： 直接在OBS上写tensorboard文件，存在不稳定的风险。 处理方法 建议先将Tensorboard文件写到本地，然后再复制回OBS。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
----0500.jpg 输出说明 输出目录的结构如下所示。其中“model”文件夹存放用于推理的“frozen pb”模型，“samples”文件夹存放训练过程中输出图像，“Data”文件夹存放训练模型生成的图像。 train_url----model----CYcleGan_epoch_10
训练作业模型总测评参数指标。具体请参见表10。 表10 total_metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。
please wait moment." 出现该错误，是因为模型报错太多。当模型报错太多时，会触发dispatcher的熔断机制，导致预测失败。建议您检查模型返回结果，处理模型报错问题，可尝试通过调整请求参数、降低请求流量等方式，提高模型调用的成功率。 父主题： 服务预测
报告。 图2 自动调优输出文件 需要注意的是，并不是所有的模型使用性能自动调优都是有收益的。在本例中，ResNet50模型自动调优收益甚微（模型转换时已经做了部分针对性优化），在有些比较复杂的模型场景下可能会有较好的收益。例如VAE_ENCODER模型使用算子调优收益为11.15%。
Gallery中分享的算法支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅算法 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 算法”，进入算法页面，该页面展示了所有共享的算法。
工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓取模型中API输入的数值范围，根据范围
查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面
s使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作自定义镜像用于推理 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型，可以通过制作自定义镜像，导入ModelArts创建为模型，并支持进行统一管理和部署为服务。 用户制作的自定义镜像，使用的场景不同，镜像规则也不同，具体如下：
Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-cau和ma-cau-adapter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。
model_id String 模型ID。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 model_name String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源，当模型是由自动学习产生时，返回此字段，取值为：auto。
name="model_registration", # 模型注册节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
添加的数据将先导入至标注任务关联的数据集中，然后标注任务会自动同步数据集中最新的数据。 在标注作业详情页面，单击“全部”、“已标注”或“未标注”页签，然后单击左上角“添加数据”，选择添加数据。 图7 添加数据 在弹出的导入对话框中，选择数据来源和导入方式，选择导入的数据路径和数据标注状态。
ssh或者downloads）目录下根据密钥名称查找密钥文件。 如果找到则直接使用该密钥打开新窗口并尝试连接远程实例，此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例 如果未找到会弹出选择框，请根据提示选择正确的密钥。 密钥文件名不能包含中文字符。 图8 选择密钥文件 如果密钥选择错误，则弹出提示信息，请根据提示信息选择正确密钥。
ToolKit远程连接Notebook 训练模型 支持将本地开发的代码，快速提交至ModelArts并自动创建新版训练作业，在训练作业运行期间获取训练日志并展示到本地。 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 OBS上传下载 上传本地文件或文件夹至OBS，从OBS下载文件或文件夹到本地。 使用
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