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入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。
--device_target=Ascend 填写完训练作业参数后，单击“Apply and Run”即完成训练作业创建。 图27 使用预置镜像创建训练作业 使用自定义镜像创建训练作业。 使用自定义镜像创建训练作业和使用预置镜像创建训练作业的差别，在于Image Path处填入了自定义镜像的地址。填写完训练作业参数后，单击“Apply
面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
自动学习”，进入自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。
页面。 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。
+CPU/GPU） 本章节介绍如何从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PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18
被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。
使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 当您使用ModelArts时如果提示权限不足，请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权，并对用户权限进行检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例，介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作，只是授
本案例场景为在开发环境中构建并调试推理镜像，在Notebook中制作自定义镜像，然后将调试完成的镜像导入ModelArts的模型管理中，并部署上线。 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 添加部署上线使用权限。在统一
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 当您使用ModelArts时如果提示权限不足，请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权，并对用户权限进行检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例，介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作，只是授
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
keepalive”，如图2 勾选“SSH keepalive”所示。 图2 勾选“SSH keepalive” 如果使用的是专业版的MobaXterm工具，请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具，请参考图3 设置“Stop server after”，此参数默认值为360s，将其设置为3600s或更大值。
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
ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 不支持。创建资源池时，只能选择界面提供的“未售罄”节点规格进行创建。专属资源池的节点规格后台是对应的ECS资源，但是无法使用账号下购买的ECS，作为ModelArts专属资源池。 父主题： Standard专属资源池
量化 W4A16量化 W8A8量化 W8A16量化 kv-cache-int8量化 父主题： 推理关键特性使用
你需要：1. 始终使用自然语言解释你将要采取的行动 2. 在调用工具之前，说明你要使用哪个工具以及原因 3. 在获取信息的过程中，清晰地描述你正在做什么 4. 永远不要返回空的回复 - 确保用自然语言解释你的每个步骤，比如当查询天气时，你应该先说'让我使用天气工具为您查询...
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提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts
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