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区域、填写AK、SK（获取方式参考链接），然后单击“OK”完成登录。 “Region”：从下拉框中选择区域。必须与ModelArts管理控制台在同一区域。 “Project”：Region选择后，Project自动填充为Region对应的项目。 “Access Key ID”：填写访问密钥的AK。
如果是自定义镜像中拉取的.sh脚本没有执行权限，可以在自定义脚本启动前执行"chmod +x xxx.sh"添加可执行权限。 ModelArts控制台上创建训练作业自定义镜像入口，默认以1000 uid用户来启动v2容器镜像，将ma-user的uid从1102改为1000，改变方式如下（
description=cluster_id_description, placeholder_format="cluster") ) 在控制台上如何使用MRS节点 Workflow发布后，在Workflow配置页，配置节点的数据输入，输出，启动脚本，集群ID等参数。 父主题： Workflow高阶能力
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
Key Id），SK（Secret Access Key）。 图1 credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤： 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。
cluster_id String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String
时，界面将显示一个红色的叉号，如图2所示。 图1 实体标签和关系标签的示例 图2 无法添加关系标签 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类
在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备 > 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业
如果您使用的AI引擎为支持列表之外的，建议使用自定义镜像的方式创建训练作业。 AI Engine 选择代码使用的AI引擎及其版本。支持的AI引擎与ModelArts管理控制台里ModelArts支持的预置镜像列表一致。 Boot File Path 训练启动文件，所选启动文件必须是当前PyCharm训练工程中的文件。当“Algorithm
continuous：指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为输入框。 discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound
启动文件所在的目录 project_root = os.path.dirname(current_path) # 工程的根目录，对应ModelArts训练控制台上设置的代码目录 otherfile_path = os.path.join(project_root, "otherfileDirectory"
continuous：指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为输入框。 discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound
上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。
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