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订阅消息使用消息通知服务，在事件列表中选择需要监控的节点或者Workflow状态，在事件发生时发送消息通知。 说明： 打开开关后，需要先指定SMN主题名，如未创建主题名，需前往消息通知服务创建主题。 支持对Workflow中单个节点、多个节点以及工作流的相关事件进行订阅。订阅列表中，一行代表一个
败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
1434 SQL Server的TCP端口，用于返回SQLServer使用了哪个TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口，弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server
单击左上角返回在线服务，在对应的服务名称所在行，单击选择操作列的“更多>停止”，停止该服务。 图7 停止服务 清除OBS中的数据。 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。
", title="资产名称")基于指定的Workflow资产，发布新的版本，版本号自动增加；如果Workflow包含gallery的算法，则自动将依赖的算法资产发布新版本，版本号也自动增加。 Workflow资产白名单设置： 在资产第一次发布时，可以通过release_to_g
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
使用TMS标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有：创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts
inputs 数据集导入节点的输入列表。 是 DatasetImportInput或者DatasetImportInput的列表 outputs 数据集导入节点的输出列表。 是 DatasetImportOutput或者DatasetImportOutput的列表 properties 数据集导入相关的配置信息。
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
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，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，单击上方的“删除”或者在操作列单击“更多”，选择“删除”，即可删除相应的存储对象。
参数配置完成后，单击“创建”，创建个人专属模型。 在模型列表，单击模型名称可以进入详情页查看模型详细信息和任务。 当模型“状态”变成“创建成功”时，表示模型创建完成。 图3 查看我的模型状态 调优模型，使用6种不同的调优参数去训练模型。 模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“调优”。 在“创建模型调优任务”页面，配置参数。
配置Workflow参数 功能介绍 参数相关的配置使用Placeholder对象来表示，以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力，当前支持的数据类型包括：int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要，将节点中的相关字段（如算法超参）通
查找Workflow工作流 查看Workflow工作流运行记录 管理Workflow工作流 重试/停止/运行Workflow节点 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
例如（--param_a=3,--param_b=4）默认为空，非必填" mrs_outputs_description = "数据输出路径, 可以通过从参数列表中获取--train_url参数获取" cluster_id_description = "cluster id of MapReduce
p名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表 否 ModelInput或者ModelInput的列表 outputs 模型注册节点的输出列表 是 ModelOutput或者ModelOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str
对偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。 父主题： 精度对齐
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