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表3 部署本地服务predictor返回参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 predictor 是 Predictor对象 Predictor对象，其属性只包括推理服务测试。 父主题： 服务管理
自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
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请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。
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MOUNTED：已挂载 UNMOUNTING：卸载中 UNMOUNT_FAILED：卸载失败 UNMOUNTED：卸载完成 uri String OBS对象路径。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{instance_i
S失败时，可能是网络不通导致的。 处理步骤 进入训练作业详情页，在左侧获取SFS Turbo的名称。 图1 获取SFS Turbo的名称 登录弹性文件服务SFS控制台，在SFS Turbo列表找到训练作业挂载的SFS Turbo，单击名称进入详情页。获取VPC信息、安全组信息和endpoint信息。
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
keys config id_rsa id_rsa.pub”。 提交创建训练作业后，训练过程中，训练作业的节点可通过域名+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
ork_path/" # 创建文本三元组标注类型的数据集，需要传入标签参数 label_entity1 = dict() # 标签对象 label_entity1['name'] = "疾病" # 标签名称 label_entity1['type'] = 101
r occurs when accessing to OBS。 原因分析 可能是用户无OBS权限。 解决方法 判断用户是否有OBS权限。 登录ModelArts控制台，进入“数据管理 > 数据集 ”，单击“创建数据集”，如果可以成功访问对应的OBS路径，表示用户有OBS权限。如果
支持，创建模型的自定义镜像需要满足创建模型的自定义镜像规范。 从OBS中选择元模型 不支持 不支持 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中，单击目标服务操作列的“修改”，修改
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