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训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
池过程中，如果需要开启自定义网络配置，需要配置VPC权限。 VPC FullAccess 可选 配置MaaS基础操作权限 创建用户组。 登录IAM管理控制台，单击“用户组>创建用户组”。在“创建用户组”界面，输入“用户组名称”单击“确定”。 配置用户组权限。 在用户组列表中，单击
如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装
用户的vpc网段 容器网段（固定是172.16.0.0/16） 服务网段（固定是10.247.0.0/16） 确认无误后，单击“确定”。 父主题： 基本配置
在ModelArts控制台的左侧导航栏中，选择“专属资源池”，单击创建，未提示权限不足，表明管理员用户的权限配置成功。 配置开发者权限 开发者权限需要通过IAM的细粒度授权控制实现，可以通过以下配置流程实现开发者权限配置。 使用主账号创建一个开发者用户组user_group，将开发者账号加入用户组use
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 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：
JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下： 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件
系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关，您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。 说明： 该功能即将下线，后续请根据“AI引擎”、“运行时依赖”和“apis定义”修改模型的配置信息。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择
页面。 选择“Files > New > Terminal”，进入到Terminal界面。 图1 进入Terminal界面 父主题： 环境配置相关
OpenAI-API-compatible”供应商，单击添加模型。 在弹窗中，配置MaaS对应的模型名称、API Key、API Endpoint URL、Function calling等信息。 表1 配置说明 配置项 说明 模型名称 MaaS服务调用界面显示的模型名称。 API Key
打开VS Code的配置文件settings.json 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜Open Settings（JSON） 父主题： VS Code使用技巧
在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mode
*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list 安装NFS客户端，挂载对应盘。 sudo apt-get update sudo apt-get install nfs-common 获取SFS
委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 本章节介绍如何配置ModelArts委托权限，允许用户使用专属资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 场景介绍 对于使用ModelArts专属资源池的用户，在控制台创建完网络后，在网络列表页“操作 >
训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？ 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接，需要资源池打通VPC，使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后，在创建训练作业时，就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题： Standard资源池
路由后，在打通VPC时，会给ModelArts网络0.0.0.0/0路由作为默认路由，此时无需提交工单添加默认路由即可完成网络配置。 父主题： 基本配置
”，表示配置模型推理代码需要的依赖包，需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的信息，详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写？ 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前，需要完成“
} ] } 相关案例 更多权限配置案例如下，根据实际需要参考。 给子用户配置开发环境基本使用权限 给子用户配置训练作业基本使用权限 给子用户配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 限制用户使用公共资源池 给子用户配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 查看所有子账号的Notebook实例
/home/ma-user/anaconda3/bin/activate /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install jupyter pip install jupyter_core==5.3.0 pip install
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