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Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 如何将本地标注的数据导入ModelArts？ 在ModelArts中数据标注完成后，标注结果存储在哪里？ 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地？ 在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？
查看委托权限详情 是，重新“启动”边缘服务，如果还是“异常”则联系技术支持处理。 否，执行下一步，给用户添加委托权限。 添加委托权限。 如果是IAM子账号，没有修改委托权限，请联系管理员添加Tenant Administrator委托权限。 登录统一身份认证服务IAM管理控制台。 单击导航栏的“委托”，进入委托页面。
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
-ExecutionPolicy Bypass -File install-sshd.ps1 添加环境变量：将“C:\Program Files\OpenSSH-xx”（路径中包含ssh可执行exe文件）添加到环境系统变量中。 重新打开CMD，并执行ssh，结果如下图即说明安装成功，如果还未装成功则执行5和6。
PC的SNAT，需要提交工单联系技术支持在专属资源池VPC的路由中添加指向对等连接的默认路由。当您开启默认路由后，在打通VPC时，会给ModelArts网络0.0.0.0/0路由作为默认路由，此时无需提交工单添加默认路由即可完成网络配置。 父主题： 基本配置
如果有差异，则说明当前模型与原始onnx的结果存在差异。依次单独替换onnx模型为对应的MindSpore Lite模型，从而定位出有差异的模型。在模型初始化的代码块已经添加了use_ascend参数，修改参考如下： 图2 代码修改 以上述现象为例，通过修改use_ascend参数值对模型替换，可以发现：当te
”策略。单击“下一步”和“确定”。 为子账号添加镜像组织管理授权。 登录容器镜像服务控制台。在左侧菜单栏选择“组织管理”，单击组织名称。在“用户”页签下单击“添加授权”，在弹出的窗口中为子账号添加“编辑”权限，然后单击“确定”。 添加ModelArts委托授权。 新建委托授权策略。
支持参数化执行：允许用户在运行时向Notebook传递参数，使得Notebook能根据不同需求调整行为。 任务管理界面：提供用户友好的界面，便于查看、添加和删除定时任务。 任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。
时而导致部署失败。 添加环境变量 部署服务时，增加如下环境变量，会将负载均衡的请求亲和策略配置为集群亲和，避免未就绪的服务实例影响预测成功率。 MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY: cluster 图4 自定义部署超时时间和添加环境变量示例图 建议部署多实例，增加服务可靠性。
就会不断的被导入，导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息： import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"]
签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”
请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题： 硬盘限制故障
AI应用管理 查询模型runtime 查询AI应用列表 创建AI应用 查询AI应用详情 删除AI应用
图7 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem
code模块。 处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
登录“统一身份认证服务”控制台，左侧菜单选择“权限管理 > 权限”，单击右上角“创建自定义策略”，创建自定义策略权限。 图3 统一身份认证服务添加权限 图4 创建自定义策略 权限内容如下： { "Version": "1.1", "Statement": [
低秩适应（LoRA）是一种重参数化方法，旨在减少具有低秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后，低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作业配置超参。超参指的是模型训练时原始数据集中实际字段和算法需要字段之间的映射关系。
输出参数的获取方式，默认使用“超参”，也可以选择“环境变量”。 添加 用户可以根据实际算法添加多个输出数据路径。 定义超参。 创建算法时，ModelArts支持用户自定义超参，方便用户查阅或修改。定义超参后会体现在启动命令中，以命令行参数的形式传入您的启动文件中。 单击“增加超参”手动添加超参。 编辑超参。 为保证数
ook”，也会跳转到基于该自定义镜像创建Notebook的页面。 镜像保存时，哪些目录的数据可以被保存 可以保存的目录：包括容器构建时静态添加到镜像中的文件和目录，可以保存在镜像环境里。 例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接
在SNAT规则页签下，单击“添加SNAT规则”。 在弹出的“添加SNAT规则页面”，配置SNAT规则： 使用场景：选择“虚拟私有云”。 子网：选择“使用已有”，选择子网。 弹性公网IP：勾选创建的弹性公网IP。 单击“确定”。 配置DNAT规则。 通过添加DNAT规则，则可以通过映
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