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户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud Shell登录运行中的训练作业容器。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户
MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位？ 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法 如果超过最大递归深度，建议您在启动文件中增大递归调用深度，具体操作如下： import sys sys.
准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 自动学习声音分类预测报错ERROR:input
订阅的模型一直处于等待同步状态 问题现象 订阅的模型一直处于等待同步状态。 原因分析 订阅的模型一直处于等待同步状态，可能原因如下： 由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务，需获取依赖服务的授权后，才能正常使用ModelArts的相关功能。
在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境？ 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是，在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境： source /home/m
计费FAQ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ
通过团队标注方式标注数据 团队标注使用说明 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
重置AppSecret 获取用户绑定APP的api列表 注册API并授权给APP 删除API 授权API至APP 更新API授权 解除API对APP的授权 获取API授权关系列表 创建API 查询API 查询API和APP 查询APP的API认证信息 查询APP是否存在
处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题： 数据准备与处理
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 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） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署
基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练作业
精度校验 迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移
进入某条运行中的工作流，单击右上角的“停止”按钮，出现停止Workflow询问弹窗，单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流，才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用
下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题：
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作
设置为自动分组任务中的“属性名称”，并通过设置样本属性值，筛选出分组结果。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中，单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的“任务历史”对话框中，展示当前数据集之前执行的自动分组任务的基本信息。 图3 自动分组任务历史
支持哪些型号的Ascend芯片？ 目前支持Ascend Snt3和Snt9、Snt9、Snt9B、Snt9C。Ascend应用案例请参见Ascend应用样例。 模型训练：ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理：在ModelArts中将模型部署上线为在
自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练
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