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预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题： 功能咨询
pter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 父主题： 下线公告
pip show ipykernel 对应conda环境没有ipykernel，直接在Notebook中添加自定义IPython Kernel安装。 父主题： 自定义镜像故障
[worker-0] [耗时： 秒] 训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码
但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的AI开发平台，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能
order="desc") print(model_object_list) 参数说明 查询模型列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数， list中每个元素都是Model对象，对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明： model_list = [model_instance1
在ModelArts中导入AI应用时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。Mo
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数，list中每个元素都是Predictor对象，对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED，提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED，部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING，审核作业正在运行中。
atch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码）
执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
“/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存，其余目录下内容会被清理。例如：用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等，在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置，具体操作请参考保存Notebook实例。 No
设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型，后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作，例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源，导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置，避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
解决方法：降低transformers版本到4.42：pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6：部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
当不需要该工作空间时，可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST
在“删除资源池”页面，需在文本框中输入“DELETE”，单击“确定”，删除资源池。 可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“AI专属资源池
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
原因：训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡，不支持sm_80。 处理建议：使用自定义镜像创建训练作业，并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”，出现报错“ERROR:root:label_map.pbtxt cannot
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
ASCEND service_type 否 String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
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