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demo. package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request; import org.apache
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。 如果是订阅使用HiLens技能，则需要获取相关服务权限，详细操作请参见准备工作（华为HiLens）。 订阅免费模型 登录“AI Gallery”。
strings 超参搜索某个trial结果的字段信息。 data Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。 请求示例 如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。
参见如何查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 没有该OBS桶的访问权限。请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。具体操作请参见检查您的账号是否有该OBS桶的访问权限。 OBS文件被删除。请确认待上传的OBS文件是否存在。 异常场景2 图6 文件上传失败
不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同，图3仅作为示例，请以实际控制台为准。 准备训练数据和代码文件，上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。 图4 文件上传按钮 在左侧导航双击打开上传的代码文
在正常情况下，nvidia-smi进程通常只会短暂地出现D+状态，因为它们是由内核控制的，该进程处于等待I/O操作完成的状态，可能是在读取或写入GPU相关的数据，这是正常的操作。但是，如果该进程一直处于"D+"状态，可能表明出现了I/O操作阻塞或其他问题，这可能导致系统死锁或其他问题。 如果想构造nvidia-smi
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
回传此“uuid”用于跟踪请求，如无此需要可不填写meta。“data”包含了一个“req_data”的数组，可传入单条或多条请求数据，其中每个数据的参数由模型决定，比如本例中的“sepal_length”、“sepal_width”等。 参数填写完成，单击“send”发送请求，
户在宽限期内充值，则华为云会自动扣取欠费金额（含宽限期内产生的费用） 保留期到期时仍未支付欠款（含宽限期内产生的费用），则付费资源将释放，数据无法恢复。 宽限期和保留期的详细规则请参见宽限期保留期。 父主题： AI Gallery（新版）
境进行运行和调试。 图1 本地IDE远程访问Notebook开发环境 Notebook可以视作是本地PC的延伸，均视作本地开发环境，其读取数据、训练、保存文件等操作与常规的本地训练一致。 对于习惯使用本地IDE的开发者，使用远程开发方式，不影响用户的编码习惯，并且可以方便快捷地使用云上的Notebook开发环境。
度量项。 titile String 度量标题。 type String 度量的类型。 data Map<String,Object> 度量数据。 请求示例 获取工作流节点度量信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{
规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
Turbo的VPC网段的安全组是否被限制了。 在所选专属资源池中新建一个未挂载的SFS Turbo的训练作业，当训练作业处于“运行中”时，通过Cloud Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开，SFS
mgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
--configFile=config.ini 注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite
cn/anaconda/cloud\n msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n menpo:
“obs://test-modelarts/tensorflow/data/” 用于存储数据集文件。 “obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
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