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输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表7 JobOutput
String 数据来源。可选值如下： obs：OBS桶（默认值） dws：GaussDB(DWS)服务 dli：DLI服务 rds：RDS服务 mrs：MRS服务 inference：推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入m
/home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 将准备好的sshd启动脚本文件上传至OBS的训练代码目录下。 创建自定义镜像训练作业。 “代码目录”选择存有sshd启动脚本文件的OBS地址。 “启动命令”需要适配sshd启动脚本，如下所示： bash ${MA_JOB_DI
在“训练作业”页面，删除运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确认”，删除对应的训练作业。 进入OBS，删除本训练作业使用的OBS桶及文件。 查找训练作业 当用户使用IAM账号登录时，训练作业列表会显示IAM账号下所有训练作业。ModelArts提供查找训练作业功能帮助用户快速查找训练作业。
下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否
Dockerfile中的"https://${bucket_name}.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${folder_name}/pytorch.tar.gz"，需要替换为1中pytorch.tar.gz在OBS上的路径（需将文件设置为公共读）。 进入Docker
h", "dataset_id" : "gfghHSokody6AJigS5A", "import_path" : "obs://test-obs/daoLu_images/animals/", "import_type" : 0, "total_sample_count"
String 数据集输出位置，用于存放输出的标注信息等文件。此位置为OBS路径，格式为“/桶名称/文件路径”。例如：“/obs-bucket”。 work_path_type Integer 数据集输出路径类型。默认值为0，表示OBS桶。 workforce_descriptor WorkforceDescriptor
"dataset_id" : "gfghHSokody6AJigS5A", "import_path" : "obs://test-obs/daoLu_images/animals/", "import_type" : 0, "total_sample_count"
操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件（ipynb文件），创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs 在Create Job界面，填写参数后单击“create”。 图2 创建定时任务参数填写 Job name：定时任务名称。 Enviro
on_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 e
Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为 jobstart_hccl.json job_start_file = "jobstart_hccl.json" # job_start_file_path 路径默认为 "/user/config/jobstart_hccl.json"
Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为 jobstart_hccl.json job_start_file = "jobstart_hccl.json" # job_start_file_path 路径默认为 "/user/config/jobstart_hccl.json"
发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。 创建一个空数据集C，即无任何输出，其输入位置选择一个空的OBS文件夹。 在数据集C中，执行导入数据操作，将数据集A和数据集B的Manifest文件导入。 导入完成后，即将数据集A和数据集B的数据分别都
在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK，可直接参考接口说明，执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。 本地安装
处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G，专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。
Dedicate：物理资源池，独立的网络，支持网络打通，定制驱动，定制作业类型。 scope 是 Array of strings 资源池支持的作业类型。用户创建标准资源池时至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业 Infer：推理作业 Notebook：Notebook作业
get_rank() # 仅让0号卡进行数据下载 if rank_id % 8 == 0: mox.file.copy_parallel('obs://bucket-name/dir1/dir2/', '/cache') 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： Standard自动学习
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
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