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名+端口的方式SSH连接到其他节点，示例代码如下所示： ssh modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-1 -p $MY_SSHD_PORT 父主题： 准备模型训练代码
Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力，在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分，之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示： workflow =wf.Workflow( name="image_cls", desc="this is
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。，
发布Workflow 发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到AI Gallery 父主题： 开发Workflow命令参考
Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题： 开发Workflow命令参考
如何在代码中打印GPU使用信息 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 业务代码问题
声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题：
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
针对原因2，需要在代码中设置环境变量NCCL_SOCKET_IFNAME。 import os os.environ["NCCL_SOCKET_IFNAME"] = "eth0" 只有当用户的NCCL版本低于2.14时，才需要进行以上设置。 父主题： 业务代码问题
Access Token 查看代码库信息 在Name下方列表中，选中您希望使用的文件夹，双击打开，然后单击左侧git插件图标进入此文件夹对应的代码库。 图5 打开文件夹后打开git插件 即可看到当前代码库的信息，如仓库名称、分支、历史提交记录等。 图6 查看代码库信息 Git插件一般默
训练作业常用文件路径是什么？ 训练环境的当前目录以及代码目录在容器的位置一般通过环境变量${MA_JOB_DIR}读取，${MA_JOB_DIR}变量对应的实际值是/home/ma-user/modelarts/user-job-dir。 父主题： 编写训练代码
txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
出现该问题的可能原因如下： 切分数据时，选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码： X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
可以调用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-api
构建Workflow多分支运行场景 Workflow多分支运行介绍 构建条件节点控制分支执行 配置节点参数控制分支执行 配置多分支节点数据 父主题： 开发Workflow命令参考
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