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es，dependencies格式样例可参考下方格式定义。 dependencies参数组的定义格式 SDK提供了Dependencies类对其定义，dependencies为list，list中的元组对象是Dependencies。 定义代码如下： 1 2 3 4 5 6 dependencies
Predictor session = Session() predictor_list = Predictor.get_service_list(session) print(predictor_list) 场景2：按照检索条件查询当前用户服务 1 2 3 4 5 6 from modelarts
Session() predictor_object_list = Predictor.get_service_object_list(session) predictor_instance = predictor_object_list[0] predictor_monitor
训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。 原因分析 用户账号下的SFS Turbo所在的VPC网络需要与专属资源池
dataset = Dataset(session, dataset_id) version_list = dataset.list_versions() print(version_list) # 打印数据集的版本列表 参数说明 无。 父主题： 数据集版本管理
Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) list_tasks_resp = dataset.list_import_tasks() print(list_tasks_resp) # 打印导入任务列表 参数说明 无。 父主题： 导入任务管理
在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ 创建Notebook时选择OBS存储，这种情况下只能访问到自己账号下的桶，无法访问到其他账号的OBS桶。 如果需要在Notebook中，访问其他账号的OBS文件，前提是，需获取目标OBS桶的读写权限。 首先，请联系OBS桶的创建
Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) list_tasks_resp = dataset.list_export_tasks() print(list_tasks_resp) # 打印导出任务列表 参数说明 无。 父主题： 导出任务管理
Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，创建AI应用时，从OBS中导入已有的模型文件。
Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，创建AI应用时，从OBS中导入已有的模型文件。
参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： 数据存储
n，否则会导致训练时找不到OBS桶。具体操作可参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 创建OBS桶时，桶的存储类别请勿选择“归档存储”，归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 上传Step1 准备训练数据中下载的MNIST数据集压缩包文件到OBS的“mnist-data”文件夹中。
Session() predictor_object_list = Predictor.get_service_object_list(session) predictor_instance = predictor_object_list[0] predictor_info
“/cache”目录下存储的是临时文件，在Notebook实例停止或重启后，不会被保存。存储在“/home/ma-user/work”目录下的数据，在Notebook实例停止或重启后，会被保留。 为避免重启，请勿在开发环境中进行重型作业训练，如大量占用资源的作业。 父主题： 数据存储
是否必选 类型 说明 channels 否 List python包的下载源。 pip_packages 否 List conda虚拟环境需要使用的python包，如tensorflow，pillow等。 conda_packages 否 List conda虚拟环境需要使用的conda包，如指定python版本。
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
obs:bucket:ListBucket modelarts:trainJob:list modelarts:trainJob:update modelarts:trainJobVersion:delete modelarts:pool:list √ √ 查询开发环境实例列表 GET /v1/{project_id}/notebooks
ModelArts FullAccess权限和ModelArts CommonOperations权限只能二选一，不能同时选。 OBS对象存储服务 授予子账号使用OBS服务的权限。ModelArts的数据管理、开发环境、训练作业、模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS
modelarts:image:delete modelarts:image:list modelarts:image:create modelarts:image:get modelarts:pool:list modelarts:tag:list modelarts:network:get aom:metric:get
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