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练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
otebook、训练作业、推理在线服务）时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 说明： 可以在标签输入框下拉选择TMS预定义标签，也可以自己输入自定义标签。预定义标签对所有支持标签功能的服务
使用AK/SK认证时，您可以通过APIG SDK访问，也可以通过ModelArts SDK访问。使用ModelArts SDK访问参见用户AK-SK认证模式。本文档详细介绍如何通过APIG SDK访问在线服务，具体操作流程如下： 获取AK/SK 获取在线服务信息 发送预测请求 方式一：使用Python语言发送预测请求
目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注，可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台，选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。
前往ModelArts控制台去查看新发布的Workflow，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 图4 发布工作流 步骤五：清除Workflow资源 删除Workflow 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏单击“开发空间>Workflow”。
一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码，所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录，防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申请的时候，有足够大的内存（8G以上）以及足够大的硬盘（100G以上）。 docker和linux的文件交互命令如下：
的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
EVAL：指明该对象用于评估。 TEST：指明该对象用于测试。 INFERENCE：指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id，导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置，则表示未标注对象。anno
f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集？ 上述代码如果使用cifar10数据集，则将数据集下载并解压后，上传至OBS桶中，文件目录结构如下： DDP |--- main
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