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UTC'的毫秒数。 source_location String 模型所在的OBS路径。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。
实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资源规格包含了一定的系统损耗，实际可用的资源量小于规格标称的资源。实际可用的资源量可在资源池创建成功后，在详情页的“节点”页签中查看。 可用区 根据实际情况选择“随机分配”或“指定可用区”。可用区是在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域。可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。
文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。
在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办？ 方法一：离线包安装方式（推荐） 到VS 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。
file指每个推理请求对应到输入数据目录下的一个文件，当使用此方式时，此模型对应req_uri只能有一个输入参数且此参数的类型是file。 csv指每个推理请求对应到csv里的一行数据，当使用此方式时，输入数据目录下的文件只能以.csv为后缀，且需配置mapping_rule参数，以表达推理请求体中各个参数对应到csv的索引。
查询服务日志 查询当前服务对象的日志信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from
String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。
查询当前服务对象监控信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import
方式、访问通道、传输协议，以上三个要素共同构成您的访问请求，三者可自由组合互不影响（例如不同的认证方式可以搭配不同的访问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： To
在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。 文件目录结构：
OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不
在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？ 在使用Notebook或训练作业时，需要查看目录下的所有文件，您可以通过如下方式实现： 通过OBS管理控制台进行查看。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有
安装VS Code软件 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下：
图8 Debug方式调试 此时可以进入debug模式，代码运行暂停在该行，且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的，如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样，会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python
权。 普通用户：普通用户的委托权限包括了用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限，如数据的访问、训练任务的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 自定义：如果对用户有更精细化的权限管理需求，可使用自定义模式灵活按需配置ModelArts创建的委托权限。可以根据实际需在权限列表中勾选要配置的权限。
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推理框架代码内部存在同名包，
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSp
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。 准备工作
输入数据的映射类型，可选“file”或“csv”。 file指每个推理请求对应到输入数据目录下的一个文件，当使用此方式时，此模型对应req_uri只能有一个输入参数且此参数的类型是file。 csv指每个推理请求对应到csv里的一行数据，当使用此方式时，输入数据目录下的文件只能以
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