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模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定
read_csv(ff, **param) 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置
数，可以使用--python-files py1 --python-files py2。 --groups Array of String 否 资源分组名称，如果需要指定多个参数，可以使用--groups group1 --groups group2。 --args Array of
获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface
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动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface
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户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。用户可以通过AK/SK签名认证方式调用API。 使用AK/SK认证时，您可以通过APIG SDK访问，也可以通过ModelArts SDK访问。使用ModelArts SDK访问参见用户AK-SK认证模式。本文档详细介绍如何通过APIG
权（默认）和AK/SK鉴权； 在使用账号认证时，需要指定username和password；在使用IAM用户认证时，需要指定account、username和password； 在ModelArts Notebook中可以不用执行鉴权命令，默认使用委托信息，不需要手动进行鉴权操作；
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
ModelArts支持云审计的关键操作 公有云平台提供了云审计服务。通过云审计服务，您可以记录与ModelArts相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称
动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface
委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 本章节介绍如何配置ModelArts委托权限，允许用户使用专属资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 当用户新增委托并授权操作SFS Turbo时，请参考新增委托授权操作SFS Turbo。 当用户为已有的委托新增权限，授权操作SFS
部署。 约束与限制 需要申请单个模型大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大模型的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 上传模型数据并校验上传对象的一致性
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s资源上执行管理命令。用户可以使用交互式命令行提示符或脚本通过终端执行命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜
cluster_id 专属资源池ID，默认为空，不使用专属资源池。使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常；配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效；与下方real-time config中的cluster_id同时配置时，优先使用real-time config中的cluster_id参数。
-r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下，并将其上传至OBS桶的demo文件夹中：
镜像保存时，哪些目录的数据可以被保存 可以保存的目录：包括容器构建时静态添加到镜像中的文件和目录，可以保存在镜像环境里。 例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命
训练作业的描述。 您可以单击编辑图标，更新训练作业的描述。 “作业优先级” 显示训练作业的优先级。 训练作业参数 表2 训练作业参数 参数 说明 “算法名称” 本次训练作业使用的算法。单击算法名称，可以跳转至算法详情页面。 “预置镜像” 本次训练作业使用的预置镜像框架。仅使用预置框架创建的训练作业才有该参数。
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