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使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说,JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
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可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
查询作业资源规格 功能介绍 查看指定作业类型的资源规格。 创建训练作业和预测作业需要指定资源规格。 URI GET /v1/{project_id}/job/resource-specs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是
ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景,需要配置鉴权信息,目前支持用户名密码鉴权(默认)和AK/SK鉴权; 在使用账号认证时,需要指定username和password;在使用IAM用户认证时,需要指定account、username和password
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可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
Lite Cluster使用流程 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户,提供托管式k8s集群,并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件,以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。本文旨在帮助您了解
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(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务
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