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Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通，请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。
导入模型提示单个模型文件超过5G限制 问题现象 在导入模型时，提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下，系统对单个模型文件的限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题：
查询Notebook支持的可切换规格列表 功能介绍 查询创建Notebook实例支持的可切换的规格列表。 接口约束 暂无约束 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
提交验收任务的样本评审意见 功能介绍 提交验收任务的样本评审意见。 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 /v2/{project_id}/dat
删除数据处理任务的版本 功能介绍 删除数据处理任务的版本。 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 DELETE /v2/{project_id}/proce
导入任务的当前状态。可选值如下： QUEUING：排队中 STARTING：开始执行 RUNNING：运行中 COMPLETED：已完成 FAILED：已失败 NOT_EXIST：不存在 task_id String 任务ID。 total_file_count Long 总文件数。
查询数据处理任务的版本详情 功能介绍 查询数据处理任务的版本详情。 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 GET /v2/{project_id}/proc
查询团队标注任务成员的进度信息 功能介绍 查询数据集团队标注任务中成员标注进展的统计信息。 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 GET /v2/{proj
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
按标注类型分组后的标签统计信息。 hard_detail_stats Map<String,PairOfintAndHardDetail> 难例原因详情统计信息。类型为Map<Integer, Pair<Integer, HardDetail>>，Map的key为难例原因ID，Pair的key为难例原因出现
String 任务当前状态。可选值如下： QUEUING：排队中 STARTING：开始执行 RUNNING：运行中 COMPLETED：已完成 FAILED：已失败 NOT_EXIST：任务不存在 task_id String 同步任务ID。 total_sample_count Long
字母，下划线，中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是 String OBS路径地址。 job_type 否 String 可视化的类型，可选的有tensorboard和mind
重启可视化作业 功能介绍 重启可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/restart 参数说明如表1所示。 表1 参数说明
令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具，操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面，选择“Lite 资源池”页签。 在“Lite资源池”页签中，单击创建的Lite
查询数据集列表 分页查询用户的数据集列表。 list_datasets(session, dataset_type=None, dataset_name=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集列表 from modelarts.session
dataset_id) create_version_resp = dataset.create_version(label_task_id="IbAhFai5KXWC3gthUfz", description="dataset version from label task") 参数说明 表1
Estimator.get_framework_list(session=session) print(info) 参数说明 表1 get_train_instance_types参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。
有两种情况。 第一种，在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab，使用的是CPU或GPU资源，无法使用昇腾卡训练。 第二种，如果是AI Gallery社区的Notebook案例，使用的资源是ASCEND的，“Run in ModelArts”跳转到CodeLab，就可以使用昇腾卡进行训练。
本地标注的数据，导入ModelArts需要做什么？ ModelArts支持通过导入数据集的操作，导入更多数据。本地标注的数据，当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OB
是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的
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