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"job_step:stop" ]”。订阅Workflow失败、完成和job_step节点停止三个事件，发生这三个事件时，会有消息提醒。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions
原因分析二 本地系统为Linux，由于使用root用户安装VS Code，打开VS Code显示信息It is not recommended to run Code as root user 解决方法二 请使用非root用户安装VS Code后，回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS
验收总分。 unchecked_sample_count Integer 未验收的样本数目。 请求示例 查询团队标注验收任务报告 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/tms/tags 响应示例 状态码： 200 查询项目下s
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 查询调度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时，在进行训练作业和部署服务时，会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。 部署服务产生的账单可参考查看在线服务的账单查询。 查看Notebook的账单 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间
"api_remark" : "string", "auth_type" : "APP", "predict_url" : "https://3565150c2e5c45d0989be40350dd80ed.apig.xxxxxx.com/test", "service_id"
请求是否成功。 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10，文件名为“log1.log”的日志为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10/aom-log?log_file=log1
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 更新调度信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/delete
Code。VS Code安装请参考安装VS Code软件。 图4 下载并安装VS Code 如果用户之前未安装过ModelArts VS Code插件，此时会弹出安装提示，请单击“Install and Open”进行安装；如果之前已经安装过插件，则不会有该提示，请跳过此步骤，直接执行5。 图5
activate”命令激活指定的 “conda env”，需要使用其他方式以达成使用指定“conda env”来启动训练的效果。假设您的自定义镜像中的“conda”安装于“/home/ma-user/anaconda3”目录“conda env”为“python-3.7.10”，训练脚本位于“/home/
型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地 IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理 统一管理 AI 开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境
Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界
depend_steps=[job_step] ) # 服务部署 service_step = wf.steps.ServiceStep( name="service_step", title="服务部署", inputs=[wf.steps.Servic
可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 若未安装fabricmanager，则需安装改组件。 若已安装fabricmanager，运行以下命令重启fabricmanager.service。
是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/statistics/pools/{pool_name}/workloads
type String 度量的类型。 data Map<String,Object> 度量数据。 请求示例 获取工作流节点度量信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd
具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”，value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
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