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下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件，可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab，请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件，可以直接从JupyterLab中下载到本地，具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。
下载文件到指定路径 在服务器执行如下命令，可以从AI Gallery仓库下载单个文件到服务器的指定路径下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} --local-dir={存放路径} 如下所示，表示下载文件“config.json”到服务器的“
copy仅支持对文件操作，如果要对文件夹进行操作，请使用mox.file.copy_parallel。 从OBS复制到OBS，例如将“obs://bucket_name/obs_file.txt”复制到“obs://bucket_name/obs_file_2.txt”。 1 2 import
如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。
对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook，上传完成后，会将文件从OBS中删除。 50GB以上的文件上传通过调用ModelArts SDK或者Moxing完成。 对于Noteboo
方法1：使用导入功能。将图片上传至OBS任意目录，通过“从OBS目录导入”方式导入到已有数据集。 方法2：使用同步数据源功能。将图片上传到数据集输入目录下（或者其子目录），单击数据集详情页中的“同步数据源”将新增图片导入。需注意的是，同步数据源同时也会将OBS已删除的文件从数据集也删除，请谨慎操作。 方法
此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 从0制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） Tensorflow 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜
业运行结束以后“/cache”目录下面所有内容会被清空，腾出空间，供下一次训练作业使用。因此，可以在训练过程中将数据从OBS复制到“/cache”目录，然后每次从“/cache”目录读取数据，直到训练结束。训练结束以后“/cache”目录的内容会自动被清空。 优化方式 以TensorFlow代码为例。
撤销审批：单击用户操作列的“撤销”可以取消已审批通过或已拒绝的用户权限，用户的“审批状态”从“已审批”变成“未审批”，或者从“已拒绝”变成“未审批”。 同意用户使用该资产：单击用户操作列的“同意”可以通过用户的申请，用户的“审批状态”从“未审批”变成“已审批”。 拒绝用户使用该资产：单击用户操作列的“拒
导入免费Workflow 在ModelArts控制台使用从Gallery导入的Workflow。 在ModelArts控制台左侧导航栏，单击Workflow(Beta)。在Workflow列表中，找到从Gallery导入的Workflow，单击“配置”进入到该Workflow。 取消或找回已订阅的Workflow
Console上注册镜像 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册。 “架构”和“类型”根据实际情况选择，与镜像源保持一致。 创建Notebook并使用 镜像注册成功后
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时，状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
支持无损滚动升级的场景 创建模型的元模型来源 服务使用的是公共资源池 服务使用的是专属资源池 从训练中选择元模型 不支持 不支持 从容器镜像中选择元模型 不支持 支持，创建模型的自定义镜像需要满足创建模型的自定义镜像规范。 从OBS中选择元模型 不支持 不支持 方式一：通过服务管理页面修改服务信息
String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
目标位置：请选择一个空的OBS目录，本示例为“/test-modelartsz/dataset-flower/” 此处从AI Gallery下载并使用数据集是限时免费的，但数据集存储在OBS，从OBS中读取数据需要根据OBS的计费原则收费。 确认无误后，单击确定。页面自动跳转到“我的数据>我的下载”页面，请耐心等待，预计5分钟左右。
VS Code中操作类似。 图2 PyCharm环境开启Terminal 在本地IDE的Terminal中使用Moxing上传OBS文件到Notebook的操作示例如下： #手动source进入开发环境 cat /home/ma-user/README #然后选择要source的环境
源的到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成续费。 统一包年/包月资源的到期日 如果您持有多台到期日不同的专属资源池，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。
撤销审批：单击用户操作列的“撤销”可以取消已审批通过或已拒绝的用户权限，用户的“审批状态”从“已审批”变成“未审批”，或者从“已拒绝”变成“未审批”。 同意用户使用该资产：单击用户操作列的“同意”可以通过用户的申请，用户的“审批状态”从“未审批”变成“已审批”。 拒绝用户使用该资产：单击用户操作列的“拒
称是否正常、脚本路径是否正常。具体请参见示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）。 驱动版本与底层驱动不兼容 当对自定义镜像的驱动进行升级时，请确定底层驱动是否兼容。当前支持哪种驱动版本，请从基础镜像中获取。 文件权限不足 该问题可能为自
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
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