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联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS
联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS
在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长：不限制作业的运行时长，AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明：
Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等，具体参见ModelArts CLI命令参考。 ModelArts Notebook内置MoXing Framework模块，ModelArts
模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
localhost 1 0; # 单机训练执行命令 步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所
localhost 1 0; # 单机训练执行命令 步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所
localhost 1 0; # 单机训练执行命令 步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所
event_type String 事件类型，取值为： normal：正常事件 abnormal：异常事件 event_info String 事件信息，当前主要描述部署过程5个阶段的信息，后续可根据情况继续补充。这5个阶段分别是构建镜像、准备环境、调度资源、拉取镜像、启动模型。 occur_time
性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
动版本不适配时，可以参考升级Standard专属资源池驱动升级驱动。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。MaaS服务可以使用ModelArts Standard形态下提供的公共资源池完成模型训推，按照使用量计费，方便快捷。选
特权池信息数据显示均为0%如何解决？ 问题现象 特权池基本信息页面数据均显示为0%（如CPU使用率、内存使用率、加速卡使用率、加速卡显存使用率）。 原因分析 原因是集群没有安装ICAgent。新建特权池时默认会安装ICAgent，可能由于用户自行卸载ICAgent，导致资源池数据显示异常。
图20 创建“dropdown”类型的表单 图21 删除表单 资源监控 在使用过程中，如果想了解资源使用情况，可在右侧区域选择“Resource Monitor”，展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图22 资源监控 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
Standard中创建训练作业时，设置训练“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前，自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS
localhost 1 0; # 单机训练执行命令 步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所
localhost 1 0; # 单机训练执行命令 步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所
localhost 1 0; # 单机训练执行命令 步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所
Lite过程中遇到问题时，可参考MindSpore Lite官网提供的问题定位指南进行问题定位。 迁移路线介绍 当前推理迁移时，不同的模型类型可能会采取不同的迁移技术路线。主要分为以下几类： 1. CV类小模型例如yolov5，以及部分AIGC场景的模型迁移，目前推荐使用MindSpore-Lite推理路线，可以
挂载SFS Turbo。当您创建了以上SFS权限管控策略后，没有被授予以上权限的子账号，默认在ModelArts Console上创建训练作业时无法挂载SFS Turbo（具有Tenant Administrator权限的子账号除外）。 当前仅支持配置允许策略的权限（即以上“策略
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