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15.0", "restraint": "EXACT" }, { "package_name": "h5py", "package_version": "2.8.0", "restraint": "EXACT"
删除模型 删除模型对象。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据导入模型或模型调试生成的模型对象进行模型对象删除 1 2 3 4 5 6 from modelarts
为默认的工作空间。 ai_project String 指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String
在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面中的Standard资源池页签中，单击“购买AI专属资源池”，选择“计费模式”为“包年/包月”，在页面最下方勾选“自动续费”。 购买成功后开通自动续费 在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群
业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 管理模型 ModelArts modelarts:model:* 创建、删除、查看、导入AI模型。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限，用于：
日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “Runtim
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
MULTI_NPU downcast_bf16: 'no' gpu_ids: all machine_rank: 0 main_training_function: main mixed_precision: fp16 num_machines: 1 num_processes: 8 rdzv_backend:
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
部署预测分析服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。
资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。
安全边界 云服务的责任共担模型是一种合作方式，其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型，云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构，提供安全的硬件和软件基础设施，
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
节点为按需计费，部分节点为包年/包月计费。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在ModelArts列表页，选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性集群Cluster ”，在Standard资源池列表中选中目标专属资源池。在资源池详情页的右上角选择“更多 > 转包周期”。
为默认的工作空间。 ai_project String 指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String
删除算法 功能介绍 删除算法。 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}/algorithms/{algorithm_id}
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
Get job details. Example: # Get train job details by job name ma-cli ma-job get-job -n ${job_name} # Get train job details by job id
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