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据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 ECS 弹性云服务器（Elastic Cloud Server）是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境，确保服务持久稳定运行，提升运维效率。 os-node-agent
如果您在本地IDEA环境中开发工作流，则Session初始化使用如下方式 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HU
说明： 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时，为了安全考虑，ModelArts会自动加上Tab键，并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。
参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是否检测数据集中正在运行（包括初始化）的任务。可选值如下： true：检测数据集中正在运行（包括初始化）的任务 false：不检测数据集中正在运行的任务（默认值） contain_versions 否 Boolean
网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常，确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用； ssh -i <密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。
迁移走。 A050931 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测到GPU错误。 训练预检容器检测到GPU错误。 A050932 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测IB错误。 训练预检容器检测IB错误。 父主题： 资源池
service is https"} 部署在线服务使用的模型是从容器镜像中导入时，容器调用接口协议填写错误，会导致此错误信息。 出于安全考虑，ModelArts提供的推理请求都是https请求，从容器镜像中选择导入模型时，ModelArts允许使用的镜像提供https或http服务，但
场景一：环境预检测失败、硬件检测出现故障，系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二：环境预检测失败、硬件无故障，系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三：环境预检测成功并进入用户业务阶段，硬件检测出现故障并且用户
确定目的 在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什么问题？商业目的是什么？基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有
Turbo列表找到训练作业挂载的SFS Turbo，单击名称进入详情页。获取VPC信息、安全组信息和endpoint信息。 VPC信息：SFS Turbo详情页的“虚拟私有云”。 安全组信息：SFS Turbo详情页的“安全组”。 endpoint信息：SFS Turbo详情页的“共享路径”，去
代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HU
部署。您可以在VPC中定义安全组、VPN、IP地址段、带宽等网络特性。用户可以通过VPC方便地管理、配置内部网络，进行安全、快捷的网络变更。同时，用户可以自定义安全组内与组间的访问规则，加强裸金属服务器的安全保护。 更多VPC介绍请见虚拟私有云VPC。 父主题： Lite Server使用前必读
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时，path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下： 0：目录导入 1：按manifest文件导入 imported_sample_count
sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HU
msprobe API预检 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工
内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM，自有软件是否支持ARM。 例如：
格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目
内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。
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