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单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，进入创建桶页面，具体请参见《对象存储服务控制台指南》中的创建桶章节。 图1 快速创建OBS桶 桶创建完成后，选择对应桶名称，单击“新建文件夹”，在“新建文件夹”对话框中，填写文件夹“名称”，单击“确定”完成创建，选择创建的文件夹。 文件夹名称不能包含以下字符 : \/:*
准备训练文件和推理文件：编写训练与推理代码。 Step3 创建OBS桶并上传文件：创建OBS桶和文件夹，并将数据集和训练脚本，推理脚本，推理配置文件上传到OBS中。 Step4 创建训练作业：进行模型训练。 Step5 推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建模型，并将模型部署为在线服务。
委托名称前缀固定为ma_agency。 如该字段为iam-user01，则创建出来的委托名称为ma_agency_iam-user01。 默认为空，表示创建名称为modelarts_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。
创建训练实验 功能介绍 创建训练实验。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/training-experiments/
在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么？ 带OBS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook时指定的OBS路径。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的OBS路径下的内容操作的，跟当前实例空间没有关系。如果用
参数填写完成，单击“提交”，即可完成数据集的创建。 创建数据集（表格） 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入数据集管理页面。 单击“创建数据集”，进入“创建数据集”页面，根据数据类型以及数据标注要求，选择创建表格类型的数据集。填写数据集基本信息。
理等动作。 本章节介绍如何使用VS Code插件创建训练作业并调试。 使用VS Code插件创建训练作业并调试功能目前是白名单，需要提交工单申请开通。 准备工作 创建OBS桶，桶名称示例：“xxx-project”，在OBS桶里创建“data”文件夹。（建议下载OBS Browser+进行相关操作）。
单击“模型”进入模型列表。 选择需要部署为AI应用的模型，单击模型名称进入模型详情页。 在模型详情页，选择“部署 > AI应用”进入创建AI应用页面。 在创建AI应用页面填写相关参数。 表1 创建AI应用 参数 是否必填 说明 AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大
创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session
调优数据集异常日志说明 调优任务创建后，状态显示为“运行失败”，报错“Modelarts.6001:Unknown error, please contact the operation and maintenance personnel or check the log to locate
ToolKit插件创建训练作业并调试。 前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹，用于存放数据集和训练输出模型。 例如：创建命名为“test-modelarts2”的桶，创建文件夹“data
创建导入任务 功能介绍 创建数据集的导入任务：从存储系统导入样本、标签到数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_
status 否 String 实例状态，缺省时返回全部状态。包括： CREATE_QUEUING，免费资源创建排队中 CREATING，创建中 CREATE_FAILED，创建失败 START_QUEUING，免费资源启动排队中 READY_TO_START，免费资源等待启动 STARTING，启动中
示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型创建成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务：在“模型
调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。 调用创建算法接口创建一个算法，记录算法id。 调用创建训练作业接口使用刚创建的算法返回的uuid创建一个训练作业，记录训练作业id。 调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。 调用查询训练作业指
服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型的创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型导入成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务：在“模型
载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。
创建诊断任务 本文介绍如何创建Notebook并执行性能诊断任务。 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例，选择要使用的AI框架，创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后，Note
示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型创建成功。在此页面，您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务：在“模
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
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