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弹性集群Cluster”，默认进入“Standard资源池”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 确认无误后，单击“确定”。 Modelarts专属资源池网络打通VPC。 在控制台左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”。
基于Socket.IO），地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页签中获取“API接口调用公网地址”后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址，则在地址后面追加该URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息（不同认证方式有不同
${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
打开Python运行环境 使用MoXing将目标文件从Notebook上传到OBS中。 上传txt、压缩后文件夹的Python示例代码如下。代码中的“/home/ma-user/work/xxx”为文件在Notebook中的存储路径，“obs://bucket_name/xxx”为该文件上传
使用ModelArts提供的模板查看指标 打开“DashBoards”，选择“New”>“Import”。 导入DashBoards模板。 复制准备工作提供的模板的下载地址到浏览器中打开，复制JSON文件的内容。粘贴到DashBoards模板里，如图2所示，最后单击“Load”。 图1 复制JSON文件的内容 图2
本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite Cluster监控指标。 约束限制 需要在ModelArts Lite Cluster资源池详情页的配置管理页面中先打开“监控”开关。 开通此功能后，兼容Prometheus指标格式的第三方组件可通过API http://<节点IP>:<端口号>/met
grafana/grafana-oss 在BMS页面打开Grafana所在节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问3000、9090端口： 在浏览器地址栏输入xx.xx.xx.xx:3000，登录Grafana，默认账号密码为：admin/admin。在配置管理页面，添加数据源，类型选择Prometheus。
但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移，算法会倾向于从越来越接近最佳点处采样。在采样过程中，算法可能绘制一个次佳试验作为最佳试验，以一定概率跳出局部最优解。
--force-fp16 --listen --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。 发送服务请求。 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port} 这里的ip为宿主机节点ip，port为启动ComfyUI使用的端口号。 访问界面，页面工作流示例如下图所示。
KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即创建Notebook时创建的密钥对文件，创建时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。 PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录，默认为/home/ma-user/wor
running, stopping, deleting] can be updated. 不允许更新状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务。 不对状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务进行更新。 400 ModelArts.3520 A maximum of {number}
登录管理控制台，可单击控制台右上角的账户名，在菜单栏中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 在“我的凭证 > 访问密钥”中，单击“新增访问密钥”。 在“新增访问密钥”弹窗中，填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中，文件名为“credentials
基于Socket.IO），地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页签中获取“API接口调用公网地址”后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址，则在地址后面追加该URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息（不同认证方式有不同
查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中，单击右上角“任务历史 ”。 在弹出的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。包括“任务ID”、“创建时间”、“导出方式”、“导出路径”、“导出样本总数”和“导出状态”。 图13 导出任务历史
看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。 报错日志中搜到“Convert graph to om failed”
Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换，用户需要导出对应的模型文件，推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX，操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下： import torch import torchvision
String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表30。 表21 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token String GitHub的oauth
String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表30。 表24 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token String GitHub的oauth
DELETING: 删除中； ERROR: 错误； RUNNING: 运行中； STARTING: 启动中； START_FAILED: 启动失败； STOPPED: 已停止； STOPPING: 停止中； STOP_FAILED: 停止失败： REBOOTING: 重启中： REBOOT_FAILED:
DELETING: 删除中； ERROR: 错误； RUNNING: 运行中； STARTING: 启动中； START_FAILED: 启动失败； STOPPED: 已停止； STOPPING: 停止中； STOP_FAILED: 停止失败： REBOOTING: 重启中： REBOOT_FAILED:
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