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https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz 将Grafana注册到jupyter-server-proxy。
Code的Terminal中使用ModelArts SDK上传本地文件至OBS，详情请参考文件传输进行OBS传输操作。 上传OBS文件到Notebook。在远程连接VS Code的Terminal中使用ModelArts SDK上传OBS文件到Notebook的操作示例如下： 图1 远程连接VS
桶创建完成后，选择对应桶名称，单击“新建文件夹”，在“新建文件夹”对话框中，填写文件夹“名称”，单击“确定”完成创建，选择创建的文件夹。 文件夹名称不能包含以下字符 : \/:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号（.）或斜杠（/）开头或结尾。 文件夹的绝对路径总长度不能超过1023字符。
ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？ 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接，需要资源池打通VPC，使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后，在创建训练作业时，就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。
Step3 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计
件内容，“文件类型”)}”，参数填写可以参考表1。 表1 files参数说明 参数 是否必填 说明 请求参数 是 在线服务输入参数名称。 文件路径 否 上传文件的路径。 文件内容 是 上传文件的内容。 文件类型 否 上传文件类型。当前支持以下类型： txt类型：text/plain
Step3 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
4_data值为string类型。 方式四：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。 （可选）当预测请求的输入为文件格式时，Java工程依赖httpmime模块。 在工程“libs”中增加httpmime-x
从容器镜像中导入模型文件创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明，请参见模型镜像规范。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件
-s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 # 例如 ln
复制数据慢的可能原因如下： 直接从OBS上读数据会造成读数据变成训练的瓶颈，导致迭代缓慢。 由于环境或网络问题，读OBS时遇到读取数据失败情况，从而导致整个作业失败。 重复打印日志，该日志表示正在读取远端存在的文件，当文件列表读取完成以后，开始下载数据。如果文件比较多，那么该过程会消耗较长时间。
修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset.py，把第28行：print("ERROR IMG LOADED: ", path) 注释掉。 修改data文件夹下的build.py文件，把第112行：prefix
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
物体检测的简易模式要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应，如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表8。
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地，需要再上传至SFS Turbo中。
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
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