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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python to the actual python CMD="${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python -m torch.distributed.launch \
方式一：通过ModelArts Standard控制台查看 您在可通过ModelArts控制台的总览页或各模块资源监控页签查看监控指标。具体涉及以下几个方面： 通过ModelArts控制台的总览页查看，具体请参见通过ModelArts控制台查看监控指标。 Standard训练作业：用
人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。
HONPATH} 您选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动，因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。注意到系统自动注入的PATH环境变量，您可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本： export MA_HOME=/home/ma-user;
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
手动续费 包年/包月专属资源池从购买到被自动删除之前，您可以随时在ModelArts控制台为专属资源池续费，以延长专属资源池的使用时间。 在ModelArts控制台续费 包年/包月的Standard专属资源池、弹性集群Lite Cluster资源池和弹性节点Server资源池在购买成功后支持手动续费操作。
引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。
单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。
/home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境 python #使用moxing import moxing as mox #下载一个OBS文件夹，从OBS下载至EVS（OBS
否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建A
ID和名称。有如下两种获取方式： 从控制台获取项目ID和名称 调用API获取项目ID 从控制台获取项目ID和名称 从控制台获取项目ID（project_id）和名称（project name）的步骤如下： 注册并登录管理ModelArts控制台。 在页面右上角单击用户名，然后在下
e/resolve/main/vocab.txt pt模型转onnx模型。 python pth2onnx.py ./bert-base-chinese/ ./bert_model.onnx python modify_onnx.py ./bert_model.onnx 该转换脚本用于Fill-Mask
VS Code连接开发环境失败故障处理 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，未弹出VS Code窗口 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接 VS Code连接开发环境失败时的排查方法
查看训练作业资源占用情况 约束限制 训练作业的资源占用情况系统会自动保存30天，过期会被清除。 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“资源占用
[ "tf1.13-python3.6-cpu", "tf1.13-python3.6-gpu", "tf1.13-python3.7-cpu", "tf1.13-python3.7-gpu", "python3.6", "tf1.13-python3.7-aiflow-gpu"
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8 python-3.7.10 * /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10 /home/m
da，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python（不包含任何AI引擎），如预置MindSpore所对应的Conda环境如下。 用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试，选择不同的Conda环境。
04-x86_64 apt-get install -y python3 gcc quilt build-essential bzip2 dh-python pkg-config dh-autoreconf python3-distutils debhelper make ./mlnxofedinstall
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