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方式完成目的。ModelArts的SDK是对ModelArts Standard提供的REST API进行的Python封装，简化用户的开发工作。具体操作和SDK详细描述，请参见《SDK参考》。 除此之外，在ModelArts Standard的Notebook中编写代码时，也可直接调用ModelArts
在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图5 添加标签（1） 在“已标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图6 添加标签（2）
orch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表
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。 检查代理配置是否正确。 图2 PyCharm网络代理设置 四、AK/SK不正确 获取到的AK/SK信
限请修改。 连接时如果报错密钥无权限，排查密钥是否为自己的密钥（可能使用了重名密钥），请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname
限请修改。 连接时如果报错密钥无权限，排查密钥是否为自己的密钥（可能使用了重名密钥），请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname
保云基础架构的可用性。而云服务客户则需要负责保护自己的数据和应用程序，以及遵守相关的合规性要求。 具体而言，云服务提供商应该提供以下服务和功能： 建立和维护安全的基础设施，包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台，保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问
选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。
团队标注任务创建成功后，团队成员收到标注任务的邮件。 图5 任务邮件 单击任务邮件中的标注任务地址，跳转至ModelArts控制台的“数据准备>数据标注 > 我参与的”页面。如果未登录控制台，请先登录。 在“我参与的”页签下，可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址
未标注：仅导入标注对象（指待标注的图片，文本等），不导入标注内容（指标注结果信息）。 已标注：同时导入标注对象和标注内容，当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保能够正确读取标注内容，要求用户严格按照规范存放数据： 导入方式选择目录时，需要用户选择“标注格式”，并按照标注格式的要求存放数据，详细规范请参见标注格式章节。
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
s在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为
从AI Gallery下载到桶里的数据集，再在ModelArts里创建数据集，显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本
动态分档模型转换（可选） 如果迁移的模型有多个shape档位的需求，可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变，但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种shape（保证模型支持的shape），相
ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含： 常用预置包：基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，常用的数据分析软件包，例如Pandas，Numpy等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环
Turbo中单击右上角的“创建文件系统”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备SFS的操作权限。 验证ECS权限。 在左上角的服务列表中，选择ECS服务，进入ECS管理控制台。 在ECS管理控制台，单击右上角的“购买弹性云服务器”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备ECS的操作权限。 验证VPC权限。
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore
发空间中运行，发现镜像中可能存在的问题。 表10 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -swr / --swr-path String 是 需要调试的镜像的SWR路径。 -r / --region String 是 需要调试的镜像所在的区域。 -s / --service
的完整代码示例，供用户学习参考。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。
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