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的进程退出码，判断训练作业是否结束。 通过task name判断的哪个节点是worker。下发的训练作业是一个volcano job，里边会有两个task：一个是ps、一个是worker。两个task的启动命令不同，会自动生成超参--task_name，ps的--task_name=ps，worker的
0：文本和标注合并，文本分类的标注对象和标注内容在一个文本文件内，标注对象与标注内容之间，多个标注内容之间可分别指定分隔符。 例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用tab键分隔。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 positive 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面表现得尤为明显
5.3 打印如下信息，表示上传镜像成功。 图5 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图6 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型
打印如下信息，表示上传镜像成功。 图5 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台注册镜像。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“资产管理 > 镜像管理”，然后在“镜像管理”页面右上角单击“注册镜像”。 在“注册镜像”页面，“镜像源”选择上一步上传到
5.3 打印如下信息，表示上传镜像成功。 图6 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图7 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型
alse。 处理方法 获取一个OBS文件夹的大小： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1', recursive=True) 获取一个OBS文件的大小： import
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时，即启用团队标注，且指派了某一团队负责标注，系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后，在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务，指派给同一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式 从控制台的“数据准备
配置DNAT规则。 通过添加DNAT规则，则可以通过映射方式为VPC内的Server提供SSH访问服务，一个Server的一个端口对应一条DNAT规则，一个端口只能映射到一个EIP，不能映射到多个EIP。 在DNAT规则页签下，单击“添加DNAT规则”。 在弹出的“添加DNAT规则页面”，配置DNAT规则：
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
功能。 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。 一个账号最多可添加10个团队。 如果数据集需要启用团队标注功能，当前账号至少拥有一个团队。如果没有，请执行添加团队操作添加。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
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。
从OBS目录导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从OBS目录导入数据规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。详细指导请参见创建OBS桶用于ModelArts存储数据。 确保数据存储的OBS
欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。
从Manifest文件导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。
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。 操作步骤
暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1
资源超分对Notebook实例有什么影响？ Notebook超分，是指一个节点中CPU、内存共享的场景。为了充分利用资源，在专属池中存在超分情况。 举例：一个专属池中有1个8U64G的CPU节点，如创建2U8G规格的Notebook，因为超分最多可启动 8U/(2U*0.6)= 6
图1 修改defaults.ini文件 其中： root_url的组成为：https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}/grafana。域名和INSTANCE_ID可以从打开的jupyterLab页面地址栏获取，如下： Serve_from_sub_path设置为true
用到，此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0：挂载NPU设备，该推理示例中挂载了1张卡davinci0。 -p 8585:8585: 映射端口号 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
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