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Example: # Register image into ModelArts service ma-cli image register --swr-path=xx # Share SWR image to DLI service ma-cli image
ModelArts CLI命令功能介绍 功能介绍 ModelArts CLI，即ModelArts命令行工具，是一个跨平台命令行工具，用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。用户可以使用交互式命令行提示符或脚本通过终端执行命令。
ma-cli auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。
--local-code-dir String 否 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。 --user-command String 否 自定义镜像执行命令。需为/home下的目录。 当code-dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 （可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
父主题： ModelArts CLI命令参考
该配置项会替换“sc_type”中对应的默认参数，使用时必须带单位，否则会启动失败。 --conf Array of String 否 batch配置项，参考Spark Configuration。
开发Workflow命令参考 开发Workflow的核心概念介绍 配置Workflow参数 配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow
命令示例 # 上传文件到OBS中 $ ma-cli obs-copy .
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch.distributed.run命令启动 创建训练作业 方式一：使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动训练作业
服务启动失败 问题现象 当服务事件中出现如下事件时，表示容器启动失败。
其他命令请使用pip --help命令查询。
父主题： 开发Workflow命令参考
否 str delay 参数是否运行时输入，默认为“False”，在工作流启动运行前进行配置。设置为“True”，则在使用的相应节点运行时卡点配置。 否 bool description 参数描述信息。
图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。
父主题： 开发Workflow命令参考
在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 问题现象 在Notebook的Terminal中执行tensorboard --logdir ./命令，报错[Errno 13] Permission denied……。
安装openssl并执行如下命令进行签名校验。
PyTorch-GPU框架的代码示例，请参见示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU）中的方式一 TensorFlow-GPU框架启动原理 单机场景下（即选择的实例数为1），ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享节点规格的可使用资源。
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