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使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别81类常
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别81类常
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配，如arm系统下载了x86的包，python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
pip介绍及常用命令 pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本
开发环境远程连接成功 Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面，单击左侧列表的Extensions选项，在搜索框中输入Python，在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时，建议通过离线包的
物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，如果某些图片的标签
attribute 'concat'。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 对应python包使用错误，该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。
Code插件官网vscode_marketplace搜索待安装的Python插件，Python插件路径。 单击进入Python插件的Version History页签后，下载该插件的离线安装包，如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS Code环境中，将下载好的.vsix文件拖动到远端Notebook中。
--version # nvidia-smi版本 nvidia-smi # torch版本（要确定用户用的哪个conda下的python） python -c "import torch;print(torch.__version__)" 通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch
file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python：指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口（mox.file）。 mox.file：指MoXing框架中用于文件操作的接口，其与python接口一一对应关系。 tf.gfile：指
无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install.sh
Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池，ModelArts平台在识别到节点故障后，通过给K8S节点增加污点的方式（taint）将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码
解决方式: 在Terminal里执行如下命令在镜像里指定环境变量。 # python-3.7.10这里指用户想设置的kernel名称 export KG_DEFAULT_KERNEL_NAME=python-3.7.10 单击操作列的“更多>保存镜像”，保存成功后然后重新启动Notebook。
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