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企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
ow的开发态。当确定好整条流水线后，开发者可以将流水线固化下来，提供给其他人使用。使用者无需关注流水线中包含什么算法，也不需要关注流水线是如何实现的。使用者只需要关注流水线生产出来的模型或者应用是否符合上线要求，如果不符合，是否需要调整数据和参数重新迭代。这种使用固化下来的流水线
登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。
authentication information： decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token，进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
failed：运行失败。 state String 主机状态，取值为RUNNING/FAIL/UNCONNECTED，表示运行中/故障/未连接。 deployment_num Integer 部署在该节点上的应用实例个数。 host_name String 节点主机名。 表7 M
目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
可以使用的属性为模型所在的本地路径，属性名为“self.model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码中，需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请
鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
参见•针对“物体检测”数据集。 相关问题 智能标注失败，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时，因免费资源有限，导致任务失败，请您重新创建智能标注任务或建议您避开高峰期使用。 智能标注时间过长，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于已部署的在线服务，ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts
注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
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Gallery才会使用自定义镜像进行训练，否则使用AI Gallery的预置镜像进行训练。 Train_command_path 必填，训练启动脚本，输入启动脚本地址，例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。如果是SWR容器内的地址，则填写绝对路径；如果是AI
update命令详解 获取云端知识库至本地，可基于最新的知识库进行调优建议分析。 ma-advisor update rule 图16 提示 根据提示，在terminal中，可以通过“ADVISOR_RULE_PATH”环境变量设置知识库的本地路径。 工具扫描结果解读 AI CPU算子分析和处理
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