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Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后，需要完成相关配置才能使用，配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
置训练的输出参数名称（一般设置为“train_url”），以及输出数据的存储位置。 训练作业运行成功之后，在训练作业列表中，您可以单击作业名称，查看该作业的详情。在“日志”页签搜索输入输出参数名称获取参数信息。 如果需在训练中获取“train_url”、“data_url”和“t
添加标签：单击“添加标签”可增加多个标签。 标签管理（语音分割） “语音分割”类型的标注作业，支持标签管理。 单标签 单标签适用于一段音频标注只有一种类别的音频，通常标注一个标签。 设置标签名称：在“标签名”列输入标签名称。长度为1～1024字符。 设置标签颜色：在“标签颜色”列设置标签颜色。可在色板中选择颜色，或者直接输入十六进制颜色码进行设置。
nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态，尝试重新启动nvidia-fabricmanager失败，且提示以下信息： nvidia-fabricmanager.service failed because the control process
jpg │ ├── ... YOLO数据集只支持train和valid子集。如果导入的数据集包括除了上述之外的子集，这些其他子集将被忽略。 obj.data应包含以下内容，train和valid子集必须至少有一个，其中文件路径均为相对路径。 classes = 5 # 可选
界面将提示是否需要将此文件标注为“aa”标签，单击确认即可完成标注。 快捷键对应的是标签，1个标签对应1个快捷键。不同的标签，不能指定为同一个快捷键。快捷键的使用，可以提升标注效率。 图2 添加音频标签 标注音频（语音内容） 标注作业详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注
址添加新成员。 “角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 删除团队 当已有的团队不再使用，您可以执行删除操作。 在“标注团队”管理页面中，选中需删除的团队，然后单击“删除”。在弹出的对话框中
String 资源池状态。状态为空时，返回当前有效的资源池，包括创建中和创建成功的资源池。可选值如下： created: 创建成功的资源池。 failed：创建失败的资源池，创建失败的资源池记录保留3天。 creating：创建中的资源池。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3
无法检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中，用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间，保证容器服务的初始化。 因此，推荐在创建AI应用时配置健康检查，并设置合理的延迟检测时间， 实现实际业务的是否成功的检测，确保服务部署成功。 父主题：
WARNING: 4 try: IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径（local_path）有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。
改了裸金属服务器状态后，您可通过“同步”功能，同步其状态至ModelArts。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“弹性节点 Server”列表页面。 在弹性节点Server列表中，单击操作列的“同步”，在
自定义镜像训练作业失败定位思路 问题现象 使用自定义镜像训练作业时，训练失败。 定位思路 确定镜像来源 确认该自定义镜像的基础镜像是否来源于ModelArts提供的基础镜像，推荐用户使用ModelArts的基础镜像构建自定义镜像，具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 原因分析 节点磁盘不足，镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像，减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
ModelArts标注数据丢失，看不到标注过的图片的标签 原因是删除了默认的标注作业，导致标签被删除。 父主题： Standard数据管理
训练作业如何调用shell脚本，是否可以执行.sh文件？ ModelArts支持调用shell脚本，可以使用python调用“.sh”。具体操作步骤如下： 上传“.sh”脚本至OBS桶，例如“.sh”所在存储位置为 “ /bucket-name/code/test.sh”。 在本地创建“
”。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 创建Notebook实例之后，在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“JupyterLab”开发页面。 在“JupyterLab”页面，选择菜单栏的“Settings>Advanced
管理Lite Cluster资源池标签 通过给资源池添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索资源池。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“专属资源池 > 弹性集群”。 在资源池列表中，单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。
如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？ ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件，可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env
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