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克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标
储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案，如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动，您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问，并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。
delArts模型事件 使用约束 根据创建模型时的设置，显示部署服务的使用约束，如请求模式、启动命令、模型加密等。对于异步请求模式的模型，可显示输入模式、输出模式、服务启动参数和作业配置参数等参数。 关联服务 展示使用该模型部署的服务列表，单击服务名称可以直接跳转到服务详情页面。
购买弹性云服务器时选择VPC 图5 查看虚拟私有云配置信息 获取在线服务的IP和端口号 可以通过使用图形界面的软件（以Postman为例）获取服务的IP和端口号，也可以登录弹性云服务器（ECS），创建Python环境运行代码，获取服务IP和端口号。 API接口： GET /v1/{project_id
根据不同的算法来源，选择不同的训练作业创建方式。 使用已有算法创建训练作业：选择创建方式（使用我的算法） 使用订阅算法创建训练作业：选择创建方式（使用订阅算法） 使用预置镜像创建训练作业：选择创建方式（自定义算法） 使用自定义镜像创建训练作：选择创建方式（使用自定义镜像） 配置训练参数：配置训练
自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
在统一身份认证服务页面的左侧导航中选择委托，找到该用户组在ModelArts上使用的委托名称，单击右侧的“修改”操作，选择“授权记录”页签，单击“授权”，选中上一步创建的自定义策略“不允许用户使用公共资源池”，单击“下一步”，选择允许使用的资源区域，单击“确定”。 验证 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型训练
根据您选择的元模型存储路径，将自动关联出元模型使用的“AI引擎”。 “容器调用接口” 当“AI引擎”选择“Custom”时，才会显示该参数。 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号，缺省值是HTTPS和8080，端口和协议需要根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “健康检查” 用于指定模型的健康检查。使用Custo
上传数据至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好普通OBS桶，请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。 参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。
服务详情”，在弹窗中选择“指标效果”页签，可以查看推理效果。 支持设置时间区间，查看不同时间下的推理效果。 仅当推理服务处于“运行中”，才支持查看监控指标。 表2 推理效果的指标介绍 指标名称 指标说明 CPU使用率 在推理服务启动过程中，机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中，机器的内存占用情况。
请求方式一致。 可以使用ModelArts提供的以下认证方式： token认证 AK/SK APP认证 SSE服务调用如下（以图形界面的软件Postman进行预测，token认证为例）： 图1 SSE服务调用 图2 响应头Content-Type 正常情况下，可以观察到响应头Co
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入OBS文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 OBS文件上传界面 需要提供OBS文件路径，可以通过以下两种方式提供： 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS文件路径，然后单击“上传”开始传文件。 图3 输入有效的OBS文件路径 此处
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通，请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTPS协议访问。ModelArts提
MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 对于高阶的调优用户，可以使用可视化工具MindStudio Insight查看profiling数据详情并分析可优化点，其提供了丰富的调优分析手段，可视化呈现真实软硬件运行数据，多维度分析性能瓶颈点，支持百卡、千卡及以上
在工作流详情页，单击左上角编辑按钮。 图2 编辑Workflow 在弹出的编辑Workflow弹窗中，可以修改Workflow名称和标签。 在标签框中输入相应的标签后，单击“新增标签”，新生成的标签会展示在标签行的下方，您可以同时增加多个标签。标签增加完成后，单击“确定”，标签即可生成。 图3 新增标签 生成
运行参数至在线服务时，可以配置。 配置项值 可选 自定义运行参数的Value值，不超过256个字符。 当需要通过Header（http消息头）携带自定义运行参数至在线服务时，可以配置。 可以设置以下三种场景： 如果在线服务部署多个版本用于灰度发布，可以使用个性化配置实现按用户分流。
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种： Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train
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