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克隆原有的虚拟环境到SFS盘 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。 #
表。 在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单击需标注的文本对象，选中相应文本内容，在页面呈现的实体类型列表中选择实体名称，完成实体标注。 图12 实体标注 在完成多个实体标注后，鼠标左键依次单击起始实体和终止实体，在呈现的关系类型列表中选择一个对应的关系类型，完成关系标注。
在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台，运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布式作业上，每个节点都在复制同一个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够
tent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1
remove('obs://bucket_name/sub_dir_0', recursive=True) 移动和复制操作 移动一个OBS文件或文件夹。移动操作本身是用“复制+删除”来实现的。 一个OBS文件移动到另一个OBS文件，例如将“obs://bucket_name/obs_file.txt”移动到“ob
在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip
sdxl-train:0.0.1 步骤二 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 步骤三 在宿主机上传镜像到SWR 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中复制临时登录指令，即可完成登录。 图2 复制登录指令
训练输出路径被其他作业使用 问题现象 在创建训练作业时出现如下报错：操作失败！Other running job contain train_url: /bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断，在创建训练作业时，同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池，当使用人数比较多的时候，可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池，不会因为资源紧张而产生排队，同时专属资源池支持打通自己的VPC，能和自己的资源网络互通。 父主题：
如判断相关作业或实例可停止，则可以停止，释放出更多的资源。 单击进入专属资源池详情页面，查看作业列表。 观察队头是否有其他作业在排队，如果已有作业在排队，则新建的作业需要继续等待。 如果通过排查计算，发现资源确实足够，则考虑可能由于资源碎片化导致的。 例如，集群共2个节点，每个
x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后，安装D
打开开发环境。 图2 打开开发环境 单击图中的MindSpore，即可创建一个ipynb文件，导入mindspore，可以看到安装的mindspore 1.8.1已经能够使用。 图3 创建一个ipynb文件 再打开一个terminal，查看cann的版本，是Dockerfile中安装的版本。
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列
认为all Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列
未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列
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