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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mo
ser/modelarts/package/”目录下。可在使用Moxing功能前执行如下代码，进行Moxing的安装。 import os os.system("pip install /home/ma-user/modelarts/package/moxing_framework-*
的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题： 硬盘限制故障
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
String 模型名称，名称只能字母，中文开头，为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符，支持1-64个字符。如果未输入该参数，系统会自动生成模型name。 model_version 是 String 模型版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断
进入地址，单击“Download”，选择“Archive Versions”，“Version”选择“4.3-1.0.1.0”，“OS Distribution”选择“Ubuntu”，“OS Distribution Version”选择“Ubuntu 16.04”，“Architecture”选择
# 形式1，数据在OBS上，且是一个压缩文件 obs_path = os.path.join(base_bucket_path, "dataset-zip/dataset.zip") data_local = os.path.join(base_local_path, "dataset/")
功能咨询 是否支持图像分割任务的训练？ 本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 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
日志提示“ Network is unreachable” 问题现象 在使用pytorch时，将torchvision.models中的pretrained置为了True，日志中出现如下报错： ‘OSError: [Errno 101] Network is unreachable’
Git插件相关操作，可以方便快捷地使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时，通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键
Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息： import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"] = "1" 父主题： MoXing
配额管理 查询OS的配额
work/user-job-dir/”目录下，因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件： import os os.system('bash /home/work/user-job-dir/code/test.sh') 将“test.py”文件上传至
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于
model目录下放置label.json文件，此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 问题现象 使用pytorch进行分布式训练时，日志中出现报错“RuntimeError: connect() timed out”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 如果在此之前是有进行数据复制
ls/{pool_name}/nodes/batch-reboot { "nodeNames" : [ "os-node-created-vrvrq", "os-node-created-4jczv" ] } 响应示例 状态码： 200 OK。 { "job_id" :
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