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VS Code连接Notebook方式介绍 Visual Studio Code (VS Code) 是一个流行的代码编辑器，它支持多种编程语言和开发环境。支持通过VS Code连接和使用Jupyter Notebook。 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后，使用VS
使用PyCharm上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS下载到云上Notebook。 图1 数据通过OBS中转上传到Notebook 上传数据至OBS，具体操作请参见上传文件至OBS桶。
VS Code手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS
ma-cli auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令，用户根据
MoXing常用操作的样例代码 读写操作 读取一个OBS文件。 例如读取“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件内容，返回string（字符串类型）。 1 2 import moxing as mox file_str = mox.file.read(
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使用FunctionGraph部署AI绘画Stable Diffusion资源和成本规划 本实践根据使用需求的不同，涉及的计费服务有所不同，请参考表1根据具体需求规划资源与成本。 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 计费说明 是否必须 函数工作流 FunctionGraph 函数类型：容器镜像HTTP函数
SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
tatus modelarts:dataset:getDataset - √ √ 表13 智能任务的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询智能标注的样本列表 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset
在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元
创建训练作业 job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", title="图像分类训练", algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm( subscription_id="**"
表1列举了支持模型调优的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。 表1 支持模型微调的模型 模型名称 全参微调 LoRA微调 增量预训练 Baichuan2-13B √ √ x ChatGLM3-6B √ √ x GLM-4-9B √ √ x Llama2-13B √ √ x Llama2-70B
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