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在费用中心批量退订实例资源 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”，进入“节点”列表页面。 记录需要退订实例的ID。 此时如果显示需要配置委托，请联系您的账号管理员为您配置委托权限，详细操作参考配置ModelaArts委托。
alysis/fanova/batch_size.png" } 状态码 状态码 描述 200 ok 错误码 请参见错误码。 父主题： 训练管理
在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。
"enable" : true } 状态码 状态码 描述 200 返回调度信息。 错误码 请参见错误码。 父主题： Workflow工作流管理
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。 在发布弹出框中，填写“比赛项目”，确认模型信息无误后，单击“提交作品”完成提交。 图3 提交参赛模型 父主题： 管理ModelArts模型
“Region”：从下拉框中选择区域。必须与ModelArts管理控制台在同一区域。 “Project”：Region选择后，Project自动填充为Region对应的项目。 “Access Key ID”：填写访问密钥的AK。 “Secret Access Key”：填写访问密钥的SK。 图2 填写区域和访问密钥
查找Workflow 在Workflow列表页，您可以通过搜索框，根据工作流的属性类型快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。 在工作流列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，
查询资源规格列表 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型
使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题： Lite Cluster资源管理
200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题： 数据管理（旧版）
elArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理AI应用简介。使用容器镜像导入的模型和其他训练产生的模型都支持发布至AI Gallery。 如果是发布HiLens技能，已经在HiLens技能管理中准备好待发布的技能。发布技能的相关操作请参见发布技能。
ts中还需要完成镜像注册后，才能在后续的Notebook中使用。镜像注册的操作步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“镜像管理”。 在“镜像管理”页面右上角，单击“注册镜像”。 在“注册镜像”页面，选择已上传的镜像源，按需增加“描述”，“架构”选择“ARM
给用户配置ModelArts委托授权，允许ModelArts服务在运行时访问OBS等依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。 在弹出的“添加授权”窗口中，选择： 授权对象类型：所有用户 委托选择：新增委托 权限配置：普通用户
OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题： 开发环境管理
code_dir = os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中，实际上训练脚本可以是任何来源，只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path.join(base_bucket_path
通过git下载sd PyTorch模型。 该模型用于获取模型shape，也可以转换生成onnx模型。后文中的modelarts-ascend仓库已经给出了模型shape，可以直接使用，onnx模型也可以单独下载。 # git clone sd模型。 git lfs install mkdir
Torch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台
变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成
odelArts的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 CTS支持追踪的ModelArts管理事件和数据事件列表，请参见支持云审计的关键操作、开发环境支持审计的关键操作列表、训练作业支持审计的关键操作列表、模型管理支持审计的关键操作列表、服务管理支持审计的关键操作列表。
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