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在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： Standard模型训练
企业版当前仅支持按需计费模式，公测期间，可免费使用。 上传镜像前需要创建组织，创建步骤请参考创建组织。 购买对象存储服务OBS 对象存储服务提供按需计费和包年包月两种计费模式，用户可以根据实际需求购买OBS服务。OBS服务支持以下两种存储方式，单机单卡场景使用文件系统，多机多卡场景使用普通OBS桶。 创建普通OBS桶
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
Integer 查询的可视化作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建可视化作业的数量。 jobs jobs结构数组 可视化作业的属性列表，具体请参见表4。 quotas Integer 可视化作业的运行数量上限。 表4 jobs属性列表 参数 参数类型
spec_list = TrainingJob(session).get_train_instance_types(session) # 返回的类型为list,可按需打印查看 print(spec_list) 专属池查询 # 运行中的专属资源池列表查询 pool_list = JobClient(session)
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
"vpc:*:*", "dss:*:get", "dss:*:list" ], "Effect": "Allow" }, {
search_algo_count Integer 超参搜索算法的个数。 search_algo_list Array of search_algo_list objects 所有超参搜索算法的列表。 表3 search_algo_list 参数 参数类型 描述 name String 超参搜索算法的名称。 params
状态码：200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 delete_success_list Array of strings 删除成功的模型id列表。 delete_failed_list Array of DeleteModelResponseFailedList objects
要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/.loc
ository swr:repository:listRepositories smn:topic:publish smn:topic:list obs:object:GetObjectAcl obs:object:PutObjectAcl obs:object:PutObject
在控制台左侧导航栏的服务列表，选择“对象存储服务OBS”，进入OBS服务详情页面。 在左侧导航栏选择“桶列表”，在列表详情，找到自己创建的OBS桶，单击桶名称，进入OBS桶详情。 在桶的详情页，左侧导航栏选择“对象”，在右侧“名称”列选中不需要的存储对象，单击操作列的“更多>删除”，即可删除相应的存储对象。 常见问题
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
/etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种： x86_64 aarch64 status_list Array of strings AI引擎状态，目前共三种： normal (正常) deleted (已下线) deleting (下线中)
--clone oldname #克隆oldname环境为newname环境 package管理 conda list #查看当前环境下已安装的package conda list -n myenv #指定myenv环境下安装的package conda search numpy
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 log_file_list String 训练作业的日志文件名。单机作业日志仅有一个文件，分布式作业日志有多个文件。 请求示例 如下以获取“job_id”为10，
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表，如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型，且仅对部分专属资源池开放。
ModelArts平台是否支持多模型导入？ ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。 如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建模型部署服务。 制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表，如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型，且仅对部分专属资源池开放。
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