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不在同一个主账号下，如何使用他人的自定义镜像创建Notebook？ 不是同一个主账号，用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook，此时需要用户B将此镜像共享给用户A，用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下： 用户B的操作： 登录容
推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输入进行推理，并统计推理时间。执行的示例命令行如下。 #shell benchmark --modelFile=resnet50
AK与SK是用户访问OBS时需要使用的密钥对，AK与SK是一一对应，且一个AK唯一对应一个用户。如提示不可用，可能是由于账号欠费或AK与SK不正确等原因。 解决方案 使用当前账号登录OBS管理控制台，确认当前账号是否能访问OBS。 是，请执行步骤2。 否，请执行步骤3。 如能访问OBS，单击右上方登录的用
的换行格式不同，Windows下是CRLF，而Linux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言： dos2unix 文件名 父主题： 代码运行常见错误
问题现象 在Notebook的Terminal中执行tensorboard --logdir ./命令，报错[Errno 13] Permission denied……。 原因分析 当前目录下包含没有权限的文件。 解决方法 建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb
问题现象 在Notebook的Terminal中执行tensorboard --logdir ./命令，报错[Errno 13] Permission denied……。 原因分析 当前目录下包含没有权限的文件。 解决方法 建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb
团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员，当超过100时，建议分为多个团队进行管理。 如果数据集需要启用团
在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具，如果您不需要使用这些工具，可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件，文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler()
name: prometheus namespace: default 执行如下命令创建RBAC对应的各个资源。 $ kubectl create -f prometheus-rbac-setup.yml clusterrole "prometheus" created serviceaccount
插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明：
表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.909软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软
训练作业一直在等待中（排队）？ 训练作业状态一直在等待中状态表示当前所选的资源池规格资源紧张，作业需要进行排队，请耐心等待。如想降低排队时间，根据您所选资源池的类型，有以下建议： 公共资源池： 公共资源池资源较少，高峰期如举办相关活动时会存在资源不足情况。有以下方法可以尝试： 如
表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软
当Notebook实例创建完成后，且状态为“运行中”时，单击“操作”列中的“打开”，进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎
重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook，“资源类型”选择“专属资源池”，“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”，打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 创建新的conda虚拟环境。 # shell conda create
submit命令提交DLI Spark作业 执行ma-cli dli-job submit命令提交DLI Spark作业。 ma-cli dli-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，
Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多
_base'] 图1 运行代码报错 原因分析 根据报错提示，需要排查是否将大量数据被保存在“/tmp”中。 处理方法 进入到“Terminal”界面。在“/tmp”目录下，执行命令du -sh *，查看该目录下的空间占用情况。 sh-4.3$cd /tmp sh-4.3$du -sh
卡ID，如指定5号卡进行执行。 # mslite_pipeline.py … os.environ['DEVICE_ID'] = "5" … 最后执行python脚本进行推理： #shell python mslite_pipeline.py 图2 执行推理脚本 图3 MindSpore
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