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描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource String 资源的唯一标识。 quota Integer 当前配额值。配额值为-1代表不限制配额。
创建用户组并加入用户 主用户账号下面可以创建多个子账号，并对子账号的权限进行分组管理。此步骤介绍如何创建用户组、子账号、并将子账号加入用户组中。 主用户登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入IAM服务。 图1 统一身份认证 创建用户组。在左侧菜单栏中，选择“
resource 是 String 资源标识。 quota 是 Integer 要修改的配额值。配额值为正整数或-1，-1代表不限制配额。配额值范围不能超过配额的最大值与最小值。可通过调用查询工作空间配额接口查询配额的最大值。 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型
true：表示复制镜像模式，无法极速创建AI应用，SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false：表示不复制镜像模式，可极速创建AI应用，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时，默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。 subscription_id
部署上线 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 父主题： Standard自动学习
配置ModelArts基本使用权限 场景描述 Step1 创建用户组并加入用户 Step2 为用户配置云服务使用权限 Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 Step4 测试用户权限 父主题： 典型场景配置实践
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标签统计信息列表。
2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采
方法1：如果您希望使用公共资源池下的Ascend Snt3，可以等待其他用户释放，即其他使用Ascend Snt3芯片的服务停止，您即可选择此资源进行部署上线。 方法2：如果专属资源池还有Ascend Snt3资源，您可以创建一个Ascend Snt3专属资源池使用。 方法3：如果专属资源池的Ascend
exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。 使用reload ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取训练中断前保存的预训练模型。具体请参见断点续训练。
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体
编辑Workflow 在弹出的编辑Workflow弹窗中，可以修改Workflow名称和标签。 在标签框中输入相应的标签后，单击“新增标签”，新生成的标签会展示在标签行的下方，您可以同时增加多个标签。标签增加完成后，单击“确定”，标签即可生成。 图3 新增标签 生成了标签的Workflow，
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 请求参数 表2
运行记录是展示某条工作流所有运行状态数据的地方。 在Workflow列表页，单击某条工作流的名称，进入该工作流的详情页面。 在工作流的详情页，左侧区域即为该条工作流的所有运行记录。 图1 查看运行记录 您可以对当前工作流的所有运行记录，进行删除、编辑以及重新运行的操作。 删除：如果该条运行记
响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https://endpoint/v2/{project_id }/tra
connect to endpoint”。 处理方法 对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox
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