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资源池的主资源id，通常提供给cbc使用。 os.modelarts/tenant.domain.id String 资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表13 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String
t.txt”的内容。 positive positive negative positive OBS上传操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 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。
资源池的主资源id，通常提供给cbc使用。 os.modelarts/tenant.domain.id String 资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表15 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String
对于数据标注这种操作，可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本，结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时，可以使用数据集导入节点先导入新的数据，然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。 属性总览 您可以使用ReleaseDatasetStep来构建数据集版本发布节
方法与使用Notebook进行代码调试、使用Notebook进行代码调试相同）。 创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练
04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求，也保证镜像内容无冗余和残留。
release_dataset 数据集发布 model 模型发布 service 服务部署 mrs_job MRS作业 dataset_import 数据集导入 create_dataset 创建数据集 inputs 否 Array of JobInput objects 节点的输入项。 outputs
工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{ia
户的授权。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{ia
行相应的权限配置，限制某些资源的管理，实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包，解决开源或者第三方包的漏洞。AI应用相关的
OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理，可以先将数据导入ModelArts数据管理模块进行数据预处理。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以选择数据管理模块的数据集。 创建调试训练作业 调试训练作业
<ymax>238</ymax> </bndbox> </object> </annotation> 上传OBS的操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 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。
当前工作流的必选参数是否都已填完。 source 否 String 工作流来源，可选值为ai_gallery，表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages 否 Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels
Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test)
用户需了解WebSocket协议的基本概念及调用方法。 用户需熟悉Docker制作镜像的方法。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 准备工作 ModelArts使用WebSocket完成推理需要用户自己准备自定义镜像，该自定义镜像需要在单机环境
rts提供的模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 模型包规范介绍 创建AI应用 将训练完成的模型导入至ModelArts创建为AI应用，方便将AI应用部署上线。 创建AI应用 部署AI应用 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。
果。 选择模型及版本 “我的AI应用”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标AI应用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AI应用。 “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
containerd 容器引擎有命名空间的概念。Kubernetes 下使用的 containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd
预训练模型。 # 1. 调用 init_weights() 来初始化所有模型权重 # 2. 从目录中（本地或者是url）中导入序列化的模型 # 3. 使用导入的模型权重覆盖所有初始化的权重 # 4. 调用 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self
当前工作流的必选参数是否都已填完。 source String 工作流来源，可选值为ai_gallery，表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels
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