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训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
除对应的训练作业。 进入OBS，删除本训练作业使用的OBS桶及文件。 查找训练作业 当用户使用IAM账号登录时，训练作业列表会显示IAM账号下所有训练作业。ModelArts提供查找训练作业功能帮助用户快速查找训练作业。 操作一：单击“只显示自己”按钮，训练作业列表仅显示当前子账号下创建的训练作业。
##安装obsutil，完成AKSK配置。建议在基础镜像里做好。 #mkdir -p /opt && cd /opt #wget https://obs-community.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/obsutil/current/obsutil_linux_amd64
创建失败的专属资源池删除后，控制台为什么还能看到？ 在控制台页面操作删除专属资源池后，后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中，用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池，建议等待5min后再创建，且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试，建议用例用随机串替代。
gallery_train文件列表 文件类型 文件说明 “train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme
obs:bucket:HeadBucket obs:object:GetObject obs:object:PutObject √ √ 查询模型列表 GET /v1/{project_id}/models modelarts:model:list - √ √ 删除模型 DELETE
获取“repo_id”和待上传的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“repo_id”。例如，复制出的信息为“ur5468675/test_cli_model1”，则该资产的“repo_id”为“ur5468675/test_cli_model1”。
新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后，单击下一步。 确认信息无误后，单击“提交”部署在线服务。 父主题： 在线服务
Code版本过低，建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。 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 C
参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 父主题： OBS管理
s_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency { "agency_name_suffix" : "iam-user01"
Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务器GPU间是走NVLINK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi topo -m 图1 查询GPU拓扑模式 操作步骤 使用以下脚本测得GPU服务器内NVLINK带宽性能。 import torch import
list ims.*.list ims.*.get √ × 查询DevServer实例列表 GET /v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:listByUser - √ × 查询租户所有DevServer实例列表 GET /v1/
装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录：/home/ma-user/
客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。
议先停止当前Notebook实例，然后重新启动。 报错504 如果报此错误时，请提工单或拨打热线电话协助解决。提工单和热线电话请参见：https://www.huaweicloud.com/service/contact.html。 报错500 Notebook JupyterL
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 description 否 String 标注任务的描述信息。 父主题： 标注任务管理
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