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SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用，无需进行Session鉴权。 登录ModelArts控制台，在“开发空间 > Notebook”中创建Notebook实例，在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK，可直接
标注团队ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email String
训练代码迁移完成后，如存在性能不达标的问题，可参考下图所示流程进行优化。建议按照单卡、单机多卡、多机多卡的流程逐步做性能调优。 图2 性能调优总体思路 为了便于用户快速进行迁移调优，降低调优门槛，ModelArts提供了MA-Adivisor性能自动诊断工具。用户采集性能profiling数据后，可通过该
auto_search 表3 AlgorithmMetadata 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 Integer 算法uuid，创建算法时无需填写。 name 是 String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否
原因：训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡，不支持sm_80。 处理建议：使用自定义镜像创建训练作业，并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”，出现报错“ERROR:root:label_map
ID标记。 policies WorkflowSchedulePolicies object 调度策略。 created_at String 创建时间。 表3 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。
中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe", "dump_path": "./dump_path"
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${wo
页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。 在模型详情页，选择“设置”。 在“可用申请”处输入账号名、账号ID
OM配置短信、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM2.0配置。 登录AOM控制台。 在左侧导航栏选择“告警管理 > 告警规则”，单击“创建”，创建告警规则。 设置告警规则（以NPU掉卡为例）。 规则类型：选择“指标告警规则”。 配置方式：选择“PromQL”。 设置告警规则详情。
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow
将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${wo
openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务。支持vllm的openai，atb的tgi模板
data.OutputStorage(name="output_storage", description="输出目录统一配置") # 创建标注任务 data = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_data") label_step
0910150953-6faa0ed 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0
yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
xxx 步骤一：准备工作 完成准备工作内容，生成ascendfactory-cli工具。 创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改config目录下yaml文件中model_
参数类型 描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
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