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否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 version_format 否 String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 label_task_type 否 Integer 版本数据对应的标注类型。可选值如下：
删除数据集版本 删除数据集的指定版本。 dataset.delete_version(version_id) 示例代码 删除数据集指定版本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
查看ModelArts模型事件 创建模型的（从用户可看见创建模型任务开始）过程中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应模型的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建模型过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 事件类型 事件信息（“XXX”表示占位符，以实际返回信息为准）
Boolean 是否为数据集当前版本。可选值如下： true：数据集当前版本 false：非数据集当前版本 label_stats Array of LabelStats objects 发布版本的各标签统计信息列表。 label_type String 发布版本的标签类型。可选值如下：
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练：
停止训练作业版本 功能介绍 停止训练作业。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 参数说明如表1所示。
系统容器异常退出 问题现象 在训练创建后出现“系统容器异常退出”的故障。 [ModelArts Service Log]2022-10-11 19:18:23,267 - file_io.py[1ine:748] - ERROR: stat:404 errorCode:NoSuchKey
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下
查看诊断报告 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。
com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64
选择修改，修改后，单击保存即可生效。 修改DashBoard查询数据时间范围 图7 修改查询数据时间范围 单击右上角图标，即可修改DashBoard整体的数据查询时间。除固定查询时间外的其他panel，都会应用该数据查询时间范围。 增加新panel 图8 新增一个panel 单击
在模型详情页可以查看模型的介绍、基本信息和版本信息。 在模型详情页右上角，单击“调优”、“压缩”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
下方式向在线服务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。
1000 【可选】用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_IT
数据集版本管理 查询数据集版本列表 创建数据集版本 查询数据集版本详情 删除数据集版本 父主题： 数据管理
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
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