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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
Token的有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 T
服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的AI应用管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArt
开通自动续费后，还可以手动续费该专属资源池。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
将文件夹压缩成压缩包，上传方式与大文件相同。将文件上传至Notebook后， 可在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 父主题： 文件上传下载
操作，不同资源池可进行的操作不一致，具体以控制台显示为准。 在“基本信息”的“网络”中，可单击关联的资源池中的数字，查看关联的资源池。可以查看该网络中可用的IP数量。 在扩展信息中可以查看监控、作业、节点、规格、事件、标签，详细介绍见下文。 查看资源池中的作业 在资源池详情页，切
Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend:
当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图4 进入“订阅应用” 当订阅的模型状态长时间未显示“就绪”状态，可以参考案例订阅的AI应用一直处于等待同步状态解决。 步骤三：使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务。 在展开的版本列表中，单击“部署
StepExecution 获取Workflow工作流节点度量信息 新建消息订阅Subscription 删除消息订阅Subscription 查询消息订阅Subscription详情 更新消息订阅Subscription 创建工作流定时调度 查询工作流定时调度详情 删除工作流定时调度信息 更新工作流定时调度信息
pip install Shapely 在JupyterLab中新建ipynb文件 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架
01”文件夹是否已创建成功。更多MoXing的常用操作请参见MoXing常用操作的样例代码。 图3 运行示例 复制数据到OBS 在Notebook的在JupyterLab的服务界面，将文件yolov8_train_ascend.zip，复制到已有的OBS桶中，示例代码如下。 import
emo。 ip 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id 否 String MRS集群的子网ID。 table_name
} 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： “kind”填写训练作业的类型，默认为job。 “metadata”下的“name”和“description”填写训练作业的名称和描述。 “algorithm”下的“id”填写4获取的算法ID。 “algorithm”的“inputs
Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend:
C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 执行命令pip --version，确认Python通用包管理工具pip已经存在。 C:\Users\xxx>pip --version pip **.*.* from c:\users\xxx\appdata\loc
在代码中打印出numpy的版本，查看是否为1.18.5版本，若非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快
使用自定义引擎创建AI应用，用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为AI应用的引擎，指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建AI应用，轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 自定义引擎创建AI应用的规范 使用自定义引擎创建AI应用，用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范：
在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹
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