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完成上述操作后，可以在JupyterLab的git插件页面的History页签，看到“origin/HEAD”和“orgin/master”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
ReadOnlyAccess。但SWR FullAccess、SWR OperateAccess、SWR ReadOnlyAccess仅限容器镜像服务企业版使用，目前企业版已暂停公测。非企业版用户暂不支持使用此权限。因此需要在此勾选“SWR Admin” 策略。 选择授权范围方案为“所有资源”，单击“确定”。 精细化授权管理
Notebook：Notebook作业 state String 业务状态。可选值如下： Enabling：启动中 Enabled：已启动 Disabling：关闭中 Disabled：已关闭 表17 driver 参数 参数类型 描述 gpu PoolDriverStatus object GPU驱动信息。
yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下
除关联”。其中，“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。 关联与解除关联操作需要用户委托授权ModelArts云服务操作SFS Turbo的部分权限。
CREATING：镜像保存中，此时Notebook不可用。 CREATE_FAILED：镜像保存失败。 ERROR：错误。 DELETED：已删除。 ACTIVE：镜像保存成功，保存的镜像可以在SWR控制台查看，同时可以基于保存的镜像创建Notebook实例。 status_message
订单取消导致资源创建失败？ 查看资源池失败报错信息，存在"the operation is canceled by customer"，表示资源池对应订单已取消，取消原因可能为超时未支付、用户自主取消，需重新购买。 其他错误 可通过F12查看浏览器请求信息，选择标红的pools接口，查看响应里的
贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Functi
Dashboards界面，单击“Add a new panel”。 在New dashboard /Edit Panel界面，填写如下参数。 Data source：已配置Grafana数据源； Metric：指标名称，可参考表1、表2、表3获取想要查询的指标； Labels：填写过滤该指标的标签，请参考表4。
无法配置RoCE网卡的IP、网关 重要 npu-smi不可用 请检查NPU驱动是否正常 无法正常使用NPU卡 重要 ascend-dmi不可用 请检查工具包ToolBox是否正常安装 无法使用ascend-dmi进行性能分析 安装CES Agent监控插件 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。
Notebook：Notebook作业 state String 业务状态。可选值如下： Enabling：启动中 Enabled：已启动 Disabling：关闭中 Disabled：已关闭 表18 driver 参数 参数类型 描述 gpu PoolDriverStatus object GPU驱动信息。
CREATING：镜像保存中，此时Notebook不可用。 CREATE_FAILED：镜像保存失败。 ERROR：错误。 DELETED：已删除。 ACTIVE：镜像保存成功，保存的镜像可以在SWR控制台查看，同时可以基于保存的镜像创建Notebook实例。 status_message
训练各步骤性能参考 步骤 说明 预计时长 镜像下载 首次下载镜像的时间（25G）。 8分钟 资源调度 点创建训练作业开始到变成运行中的时间（资源充足、镜像已缓存）。 20秒 训练列表页打开 已有50条训练作业，单击训练模块后的时间。 6秒 日志加载 作业运行中，已经输出1兆的日志文本，单击训练详情页面需要多久加载出日志。
pull、apt-get update/upgrade和pip install命令判断是否可正常访问外部可用的开源软件仓库，若可以正常访问表示环境已连接外部网络。 上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。 建议构建节点安装的Linux系统版本为Ubuntu 18.04。 本指导使用/o
送通知等参数。本节介绍了设置ModelArts服务和模型告警规则的具体方法。 只有“运行中”的在线服务，支持对接CES监控。 前提条件： 已创建ModelArts在线服务。 已在云监控服务创建ModelArts监控服务。登录“云监控服务”控制台，在“自定义监控”页面，根据界面提示创建ModelArts监控服务。
├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │
式三选一。 engine_name String 训练作业选择的引擎名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 engine_version String 训练作业选择的引擎版本名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 image_url String
下载模型后，再手动上传到物理机/home/onnx_models目录下。 下载好模型后，需要编写推理脚本。为了便于操作，本指导中所需的代码已发布在ModelArts代码仓，可以使用如下命令下载推理脚本样例代码： cd /home_host/work git clone https://gitee
和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集，并获取数据集ID，例如“6mHUGe7ETlhayb4qDMN”，数据集的创建和ID获取请参见创建图像分类数据集并进行标注任务。 用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。
式三选一。 engine_name String 训练作业选择的引擎名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 engine_version String 训练作业选择的引擎版本名称。如果已填写engine_id，则此参数无需填写。 image_url String
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