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创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后，部署服务失败，如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时，用户自己编写了很多自定义的业务逻辑，这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败，需要能够排查出哪里有问题。
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。
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。c
如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储，挂载完成后可在后续步骤中，将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo，如果未创建，请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS，如果未
ReadWriteMany：读写方式（默认值） 表6 auto_stop定义数据结构说明 参数 是否必选 参数类型 说明 enable 否 Boolean 是否开启自动停止功能， true表示开启，则会在运行时长到达之后自动停止实例，false表示关闭，默认为false。 duration 否 Integer 运行时
如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力，因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题： Standard推理部署
如何切分ModelArts数据集？ 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集
Serverless化实例管理，资源自动回收 免费算力，规格按需切换 亮点特性1：远程开发 - 支持本地IDE远程访问Notebook Notebook提供了远程开发功能，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于
如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源？ 用户可以在Notebook开发环境中自行安装开发依赖包，方便使用。常见的依赖安装支持pip和Conda，pip源已经配置好，可以直接使用安装，Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力，因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题： 访问在线服务支持的访问通道
考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建模型 使用大模型创建模型，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置： 采用自定义引擎，开启动态加载 使用大模型要求用户使用自定义引擎，并开启动态加载的模式导入模型。用户可以制作自定
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
服务启动失败，提示拉取镜像失败，请参考服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 资源不足，服务调度失败 服务启动失败，提示资源不足，服务调度失败，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 内存不足 服务启动失败，提示内存不足，请参考内存不足如何处理？ 父主题： 服务部署
ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备，提供模型部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力，帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。 AI Gallery AI Gallery
"error_code": "AS.0001" } 其中，error_code表示错误码，error_msg表示错误描述信息，具体请参见错误码。 父主题： 如何调用API
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