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自定义镜像）， 然后使用DataArts执行此脚本的任务时提示没有这个库。 原因分析 客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚
会上传到哪里？ 针对这个问题，有两种情况： 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后，数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下，即创建Notebook时指定的OBS路径。 如果您创建的Notebook使用EVS存储实例时 单击“up
增加AppCode 功能介绍 为指定API网关应用创建新的AppCode，只有APP的创建用户才可以创建AppCode，且只有共享/专享版APIG的APP才能创建AppCode。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自
Standard资源池功能介绍 ModelArts Standard资源池，提供了在使用ModelArts进行AI开发（包括自动学习、创建Workflow工作流、创建Notebook实例、创建训练作业和创建推理服务）所需的计算资源，您可根据需要购买使用Standard资源池。 图1 在AI开发时使用Standard资源池
参见使用CodeLab免费体验Notebook。 ModelArts提供了云化版本的Notebook，无需关注安装配置，即开即用，具体参见创建Notebook实例。 ModelArts Notebook支持以下几种使用方式，用于开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。
本节操作介绍在Windows环境中使用PuTTY SSH远程登录云上Notebook实例的操作步骤。 前提条件 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook实例章节。 在Notebook实例详情页面获取开发环境访问地址（例
在ModelArts上创建训练作业。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面，填写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式 参数名称
在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 计费示例 示例：存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00将创建模型需用到的模型包文件上传至OBS桶中。按照存储费用结算，那么创建的费用计算如下： 存储费用：创建模型的模型包文件通过对象存储服务
量服务”界面，列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 准备好需要批量处理的数据，并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储输出的内容。 背景信息 用户最多可创建1000个批量服务。 根据模
在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
model_name="tensorflow_mlp_mnist_local_infer") 本地模型创建好后，可部署为本地服务。 本地模型创建完，可以调用接口发布模型。 1 model.publish_model(obs_location=obs_location)
以确保所有用户的新会话都不会因为空闲而断开。 但是在生产环境或多人使用的公共服务器上，不建议设置TMOUT=0，关闭自动注销功能会带来一定的安全风险。 磁盘合并挂载。 成功购买裸金属服务器后，服务器上可能会有多个未挂载的nvme磁盘。因此在首次配置环境前，需要完成磁盘合并挂载。
请参考创建Workflow节点。 步骤一：安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法，您可根据使用习惯选择。 方法一：使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境 登录ModelArts控制台，进入“开发空间>Notebook”。 单击“创建”，进入创建页面，选
镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag 否 String 镜像tag，长度限制64个字符，支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
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