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删除：针对模型的某一版本进行删除。 查看模型详情 当模型创建成功后，您可以进入模型详情页查看模型的信息。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型管理”，进入“自定义模型”列表页面。 单击目标模型名称，进入模型详情页面。 您可以查看模型的基本信息、模型精度，以及切换页签查看更多信息。 表3
ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ Notebook有代理。 执行env|grep proxy命令查询Notebook代理。 执行unset https_proxy unset http_proxy命令关闭代理。 父主题： Standard Notebook
快速入门》。 操作步骤 将本地命令复制至ECS服务器请参考如下方法： 在ECS桌面单击“复制粘贴”，使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口中并单击“发送”，将复制的命令发送至命令行窗口，如下图所示。 图3 复制粘贴按钮 图4 粘贴并发送安装命令 登录弹性云服务器。根据需要选择
--master_addr=$MASTER_ADDR \ --master_port=$MASTER_PORT \ --use_env \ $PYTHON_SCRIPT \ $PYTHON_ARGS " echo $CMD $CMD 父主题： 分布式模型训练
式的第三方组件可通过API http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号，端口号可选取10120~10139范围内的任一端口号，请确认选取的端口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes
be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入“self-define-images”文件夹，执行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。
be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入“self-define-images”文件夹，执行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。
启动训练任务 训练任务加载需要一定时间，在等待若干分钟后，可以执行下述命令查看卡信息。如下图可见，8张卡均被占用，说明训练任务在进行中 npu-smi info 图7 查看卡信息 若想停止训练任务，可执行下述命令关闭进程，查询进程后显示已无运行中python进程。 pkill -9 python
${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh c
查看诊断报告 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。
检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。 打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server
le中执行如下命令增加用户ma-user。 RUN useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 通过增加nginx代理，支持https协议。 协议转换为https之后，对外暴露的端口从tfserving的8501变为8080。
specified: 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe' -> 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析 用户使用权限问题导致。 处理方法
选择修改，修改后，单击保存即可生效。 修改DashBoard查询数据时间范围 图7 修改查询数据时间范围 单击右上角图标，即可修改DashBoard整体的数据查询时间。除固定查询时间外的其他panel，都会应用该数据查询时间范围。 增加新panel 图8 新增一个panel 单击
E用于分布式训练？ 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 | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启
h) 查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely 父主题： Standard Notebook
使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通，请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题： 环境配置故障
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
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