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接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/workflows 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
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oject”，可根据自己实际情况更改。 同步代码和数据至云端Notebook。 将代码同步至Notebook。 选择resnet文件夹，右键选择“Deployment>Upload to”上传代码至Notebook。 图14 同步代码至Notebook 将数据同步至Notebook。
容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom）/容器镜像，显示模型启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。 镜像复制 如果元模型来源于容器镜像，显示镜像复制功能状态。 动态加载 如果元模型来源于训练作业/
“推理代码”：系统自动放置推理代码到OBS输出路径，无需修改。 “部署类型”：默认选择“在线服务”。 参数填写完成后，单击“立即创建”。页面自动跳转至AI应用列表页面，等待创建结果，预计2分钟左右。 当AI应用的状态变为“正常”时，表示创建成功。 步骤5：部署为在线服务（CPU）
该链接查看论文详细内容。 编辑完成后单击“保存”完成修改。 编辑代码 选择“代码”页签，单击右上方的“编辑”，可以选择“代码是否开放”。 订阅期满之前，下架代码不开放的算法不影响已订阅用户的使用。再次发布该算法代码开放后，主页列表不展示已经下架的算法，但用户可以在“我的Gallery
OBS连接不稳定可能会出现报错，“Unable to connect to endpoint”。 处理方法 对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing
接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/workflows 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
题而被拦截。 常见报错： 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时，表示已进入模型服务，一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日
接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions
数据。 训练代码 以下代码中以“### 分布式改造，... ###”注释的代码即为多节点分布式训练需要适配的代码改造点。 不对示例代码进行任何修改，适配数据路径后即可在ModelArts上完成多节点分布式训练。 注释掉分布式代码改造点，即可完成单节点单卡训练。完整代码见分布式训练完整代码示例。
执行训练任务（推荐） 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
通过IP和端口号直连应用 登录弹性云服务器（ECS），可以通过Linux命令行访问在线服务，也可以创建Python环境运行Python代码访问在线服务。schema、 ip、port参数值从3获取。 执行命令示例如下，直接访问在线服务。 curl --location --request POST
接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/exec
接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/{schedule_id}
准备工作 准备训练代码 模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用自定义镜像创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。
图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git clone https://gitee
执行训练任务（推荐） 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts Standard提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发。 如果您想了解如何在ModelArts
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