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mrs:job:batchDelete（批量删除作业） mrs:file:list（查询文件列表） 在工作流中集成MRS 表7 管理AI应用 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 管理AI应用 SWR swr:repository:deleteRepository swr:repository:deleteTag
可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平
config中的cluster_id参数。 否 str additional_properties 附加的相关配置信息。 否 dict apps 服务部署支持APP认证。支持填入多个app name。 否 str、Placeholder、list envs 环境变量 否 dict 示例： example
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800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器
参数。您可以通过复制API接口公网地址，调用服务。如果您支持APP认证方式，可以在调用指南查看API接口公网地址和授权管理详情，包括“应用名称”、“AppKey”、“AppSecret”等信息。您也可以在此处对APP应用进行“添加授权”或“解除授权”的操作。 预测 对在线服务进行
ModelArts Workflow提供标准化MLOps解决方案，降低模型训练成本 支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项，提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对工作流开发，Workflow提供流水线需要覆盖
voc_object_tags[i] object_properties = voc_object_properties[i] voc_objects.append(VocObject(name=object_tag, properties=object_properties)) pascal_voc
使用VPC直连的高速访问通道访问在线服务，基本操作步骤如下： 将专属资源池的网络打通VPC VPC下创建弹性云服务器 获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台，进入“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”找到服务部署使用的专属资
创建模型时不填写apis。在创建的模型部署服务成功后，进行预测，需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application/json”或“multipart/form-data”。请根据元模型，选择合适的类型。 选择“application/json”时，直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“mu
在“tools/train.py”的第13行前加两句代码。 # 加上这两句代码，防止运行时找不到yolox module import sys sys.path.append(os.getcwd()) # line13 from yolox.core import launch from yolox.exp
Started server process [2878] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on
使用自定义镜像创建训练作业 AI应用管理 ModelArts提供了统一的AI应用管理能力，将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用，并进行统一管理。 同时，为方便能够将模型部署在不同的设备上，ModelArts还提供了模型转换能力，转换后的模型可应用于Ascend类型。 发布
and body. method = 'POST' headers = { 'Content-Type': 'application/json' } body = { 'image': base64_data }
libopenblas-base liblapack3 libopenblas-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev liblapacke-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev
训练后的模型可用于推理部署，应用于大模型对话场景。 Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip模型训练 介绍Open-Clip模型基于ModelArts DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。
导入AI应用对于镜像大小的限制 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。 当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，
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template: metadata: name: training labels: app: ascendspeed ring-controller.cce: ascend-1980 # 保持不动
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