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本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具，远程连接访问，具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工具，远程连接访问，具体参见通过SSH工具远程使用Notebook。
status processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container
status processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container
开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地 IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理 统一管理 AI 开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程
说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
服务管理 通过 patch 操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签 查询推理服务标签
的方式接入开发环境，详情请见使用指导。 VS Code：利用ModelArts插件，实现VS Code远程连接Notebook示例完成远程开发，详情请见使用指导。 下文将介绍如何在ModelArts Standard上使用预置镜像创建Notebook实例。 ModelArts管理控制台左侧导航栏中选择“开发空间
部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
规格：选择snt9b资源。 存储配置：云硬盘EVS。 磁盘规格：按照对应的存储使用情况可选择存储大小。 SSH远程开发：如果需通过VS Code远程连接Notebook实例，可打开SSH远程开发，并选择自己的密钥对。 图2 实例创建 在Notebook列表，单击“操作列”的“打开”，打开Notebook示例。
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
是否卡死，并在日志详情界面上展示，同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态：只要训练作业中存在进程IO有变化，进入下一个检测周期。如果在多个检
大小，则显示默认值） 查看资源池监控 在资源池详情页，切换到“监控”页签。展示了CPU使用量、内存利用率、磁盘可用容量等使用情况，均以资源池的维度呈现。当资源池中有AI加速卡时，还会显示GPU、NPU的相关监控信息。 图5 查看资源视图 表1 监控指标 名称 指标含义 单位 取值范围
Toolkit、VS Code Toolkit，让远程连接操作更便捷。具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例、通过VS Code远程使用Notebook实例、通过SSH工具远程使用Notebook。 在AI开发过程中，如何将文件方便快速地上传到Notebook几乎是每
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。 import os os.system("rm /home/work/anaconda3/lib/libmkldnn.so")
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 若您的
DE+远程Notebook结合的方式，可以同时享受IDE工程化开发和云上资源的即开即用，优势互补，满足开发者需求。 VS Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS
在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred = model(images.permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。
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