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先执行停止然后执行启动操作。待实例变为“运行中”后，再次执行远程连接。 执行如下命令排查本地网络是否可以访问。 curl -kv <ssh域名>:<ssh端口> 如果端口不通，请检查本地网络。 如果问题还未解决，请联系技术支持。 图1 检查端口是否可以访问 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
例，训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 使用自定义镜像创建训练作业时，在代码目录下载完成后，镜像的启动命令会被自动执行。启动命令的填写规范如下： 如果训
使用“自定义算法”创建训练作业（启动方式选择“自定义”）。 新旧版训练代码适配的差异 旧版训练中，用户需要在输入输出数据上做如下配置： #解析命令行参数 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='MindSpore
Gallery的模型微调，则需要在“模型文件”添加gallery_train文件夹，文件夹内容参考表1。 gallery_train文件夹必须是一级目录直接上传，否则会被判定不符合自定义模型规范，无法使用模型微调。 如果自定义模型的模型文件不符合gallery_train文件列表要求或
S路径时，必须以obs://作为路径前缀。 keep_last_dir 否 Boolean 默认为True，复制文件夹时是否将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下，仅对文件夹复制有效。 表2 失败相应说明 参数 参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。调用成功时无此字段。
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗？ 可以多人同时标注，但多人同时对同一张图片标注的话，只会以最后一个保存的人的标注结果为最终标注结果。建议轮流标注并及时保存标注结果。 父主题： Standard数据管理
修改训练作业优先级 使用专属资源池训练作业时，支持在创建训练作业时设置任务优先级，也支持作业在长时间处于“等待中”的状态时调整优先级。如通过调整作业优先级可以减少作业的排队时长。 什么是训练作业优先级 在用户运行训练作业过程中，需要对训练作业做优先级划分。比如有一些任务是低优先级
署在线服务。详细请参见设置在线服务故障自动重启。 “支持IPV6” 默认关闭。开启该功能后，待在线服务部署完成，服务预测地址中的域名在公网解析时可解析为IPV6地址。 须知： 仅支持部署时开启，开启后不支持修改。 仅北京四支持该功能。 “标签” ModelArts支持对接标签管理
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
不需要有https。 图1 配置ToolKit 二、未配置hosts文件或者hosts文件信息配置不正确 在本地PC的hosts文件中配置域名和IP地址的对应关系。 三、网络代理设置 如果用户使用的网络有代理设置要求，请检查代理配置是否正确。也可以使用手机热点网络连接进行测试排查。
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ 标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： 一般性问题
旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在Mode
创建和修改工作空间 本节通过调用一系列API，以创建和修改工作空间为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建和修改工作空间的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建工作空间接口创建一个工作空间。
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。 # 下载 buildkit 工具，注意使用的是0
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定，在复制文件夹时不会将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下，仅对文件夹复制有效。 命令示例 # 上传文件到OBS中 $ ma-cli obs-copy ./test.csv
huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
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