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on-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<buc
在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI Gallery Notebook”页面。
在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况？ 创建Notebook时，当您选择的类型为GPU时，查看GPU使用情况具体操作如下： 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录，即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令，检查路径是否存在。 import moxing as mox
on-3.9.10，即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码，并运行Untitled.ipynb文件（用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS）。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<buc
本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址:
本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址:
在左侧导航栏选择“告警管理 > 告警规则”，单击“创建”，创建告警规则。 设置告警规则（以NPU掉卡为例）。 规则类型：选择“指标告警规则”。 配置方式：选择“PromQL”。 设置告警规则详情。 默认规则：选择“自定义”。 命令行输入框(排除值为2的为无效数据)： sum(nt_
数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相
数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相
Code远程使用Notebook实例、通过SSH工具远程使用Notebook。 在AI开发过程中，如何将文件方便快速地上传到Notebook几乎是每个开发者都会遇到的问题。ModelArts提供了多种文件上传方式，在文件上传过程中，可以查看上传进度和速度。 将本地文件上传，请参考支持上传本地文件； GitHu
w、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行
在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理，接入到企业解决方案中。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
由于大模型即服务平台的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SW等服务，需获取依赖服务授权后才能正常使用相关功能。 如果您未配置依赖服务授权，MaaS控制台顶部会出现获取依赖服务授权提示。您可以单击“此处”，跳转至ModelArts控制台的“权限管理”页面，添加依赖服务权限。具体操作，请参见快速添加授权。
get-image 查询ModelArts已注册镜像。 register 注册SWR镜像到ModelArts镜像管理。 unregister 取消注册ModelArts镜像管理中的已注册镜像。 build 基于指定的Dockerfile构建镜像 （只支持ModelArts Notebook里使用）。
Studio（MAAS） 对象存储（系统盘和数据盘） 计费因子：存储容量、存储类型和时长收费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 具体计费请以对象存储价格计算器中的价格为准。 ModelArts Standard数据管理、自动学习、Workflow、
去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。 https://update
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在问题时，才会考虑是否使用fp32进行尝试）。使用fp32精度模式的配置文件如下： 配置文件： # config
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