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ent-id(commit-id替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<提交的ID码>/server-linux-x64/stable
改Commit码(Commit码替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<Commit码>/server-linux-x64/stable
容器中。 例如:OBS路径“obs://obs-bucket/training-test/demo-code”作为代码目录,OBS路径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录,用户可以根据实际修改。
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安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
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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,一行代表一个节点或者整条工作流的订阅。如需对多个节点的状态变化获取消息,则需增加多行订阅消息。 配置完成后单击右上方“保存配置”并确认保存。 单击右上方“启动”并在弹框中单击“确认”后开始运行工作流。 工
准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集,用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。 后续操作:清除相应资源 在完成预测之后,建议关闭服务,以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后,单击页面右上角的“停止”,即可停止该服务。
准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集,用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。 后续操作:清除相应资源 在完成预测之后,建议关闭服务,以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后,单击页面右上角的“停止”,即可停止该服务。
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
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“策略名称”:设置自定义策略名称,例如:允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”:选择可视化视图。 “策略内容”:允许,云服务中搜索ModelArts服务并选中,操作列中搜索关键词modelarts:trainJob:exec并选中,所有资源选择默认值。
如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组 200:声音分类 201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置,用于将此目
进入Terminal界面 例如,通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境的kernel,并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home