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创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled 问题现象 创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了，一般情况Notebook会自动重启的
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: The name 'images:0' refers to a Tensor which
Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 在VS Code环境中，执行Ctrl+Shift+P。 搜Python: Select Interpreter，选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”，此时打开的命令行界面即为远端容器环境命令行。
端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理
上Python Interpreter使用。 图3 获取开发环境预置虚拟环境路径 Step3 配置云上Python Interpreter 单击“File > Settings > Project：PythonProject > Python Interpreter”，单击设置图
要与grants参数配合使用。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。 create_time Integer 创建时间，UTC。 enterprise_project_name String
化的高性能文件系统，详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行态的Notebook容器中，采用动态挂载特性，将OBS对象存储模拟成本地文件系统。其本质是通过挂载工具，将对象协议转为POSIX文件协议。挂载后应用层可以在容器中正常操作OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景
要与grants参数配合使用。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。 create_time Integer 创建时间，UTC。 enterprise_project_name String
如果在安装编译handrefinerportable时出错，则需手动下载whl包： wget https://github.com/huchenlei/HandRefinerPortable/releases/download/v1.0.1/handrefinerportable-2024
"value" : "1", "type" : "Integer" } ], "description" : "Hyperparameter search using Gaussian process." }, { "name" : "tpe_search"
要与grants参数配合使用。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。 create_time Integer 创建时间，UTC。 enterprise_project_name String
1625453558000, "update_time": 1625453558000, "enterprise_project_id": "0", "enterprise_project_name": "default", "auth_type": "public"
实例故障 创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled 创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 使用pip install时出现“没有空间”的错误 出现“save error”错误，可以运行代码，但是无法保存 出现ModelArts.6333错误，如何处理？
charging_info 否 ChargingInfo object 服务器计费模式信息。 count 否 Integer 单次购买的服务器数量。 enterprise_project_id 否 String 企业ID。 flavor 是 String 服务器规格名称。 image_id 是 String
入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
training_methods参数说明 参数名称 说明 name 自定义的训练方式。 hyperparameters 训练方式包含的超参。具体参数说明请参见表6。 表6 hyperparameters参数说明 参数名称 说明 name 超参的名称，只能包含英文、数字、下划线。 type
ig.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command': ['/home/ma-user/work/grf/grafana-9
入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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