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naming to docker.io/library/mpi:3.0.0-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。
模型创建成功后，单击模型名称，在“我的版本”区域，单击版本号。 在“任务记录”区域，可以看到“作业类型”为“权重格式转换”的任务。 图1 权重格式转换 场景二：将Checkpoint添加为调优后模型版本。
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。
对于在线/批量/边缘服务，因资源ID与账单中上报的资源ID不一致，所以需通过如下方法查询账单停止计费： 使用公共资源池创建的在线/批量/边缘服务，通过此方式停止服务后，即可停止计费。 使用专属资源池创建的在线/批量/边缘服务，需删除对应的专属资源池。删除后，即可停止计费。
配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
naming to docker.io/library/mpi:3.0.0-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。
BMS 裸金属服务器（Bare Metal Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。
15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。
配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE（VS Code）开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： OBS操作相关故障
表3 edge monitor结构 参数 参数类型 描述 node_id String 待查询的边缘节点ID，仅当infer_type为edge时存在。 node_name String 节点名称。 cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。
请依次排查： 请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，例如：都在华北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。 具体请参见ModelArts中提示OBS路径错误。 父主题： 上传文件至JupyterLab
edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 是 str service_name 服务名称，支持1-64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。
Standard的开发环境Notebook提供了云上JupyterLab环境和本地IDE插件，方便用户编写训练推理代码，并使用云上资源进行代码调试。具体请参见Notebook使用场景。
15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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