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requirements.txt 代码目录位置请参考在代码目录下提供安装文件。 pip-requirements文件写法请参考安装文件规范。 在代码目录下提供安装文件 如果使用“我的算法”创建训练作业，则在创建算法时，可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，算法的“启动方式”必须选择“预置框架”。
不能使用）。 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 /v1/{project_id}/workspaces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
点章节，按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景，了解预置Step的功能，确定最终的DAG结构。 单节点功能，如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。 根据节点功能选择相应的代码模板，进行内容的补充。 根据DAG结构编排节点，完成Workflow的编写。
网络环境原因，是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题： 代码运行常见错误
cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture') plt.show() 父主题： 代码运行故障
py”。 创建训练作业时，指定的代码目录为“/bucket-name/code/”，启动文件目录为“/bucket-name/code/test.py”。 训练作业创建完成之后就可以使用python调用“.sh”文件。 父主题： 编写训练代码
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture') plt.show() 父主题： 代码运行常见错误
如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
通过OBS导入模型时，如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 问题现象 用户通过OBS导入模型时，选择使用基础镜像，用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑，出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因，但是通过logger打印日志无法在“在线服务”的日志中查看到部分内容。
使用本地IDE进行开发时，配置好PyCharm环境后，在代码中还需要使用AK-SK认证模式，示例代码如下。 from modelarts.session import Session # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；
”表示是文件夹，“False”为文件。 如果输出结果为一致，表示文件夹复制已完毕。如果输出结果不一致，表示复制未结束。 父主题： 编写训练代码
ux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言： dos2unix 文件名 父主题： 代码运行故障
如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
配置Workflow参数 功能介绍 参数相关的配置使用Placeholder对象来表示，以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力，当前支持的数据类型包括：int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要，将节点中的相关字段（如算法超参）通
单击服务名称，进入服务详情页。单击“预测”，右边可查看预测结果。 图6 预测样例图 图7 预测结果 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。 处理方法 请调小batch size的数值。 父主题： 业务代码问题
名称获取参数信息。 如果需在训练中获取“train_url”、“data_url”和“test”参数的值，可在训练作业的启动文件中添加以下代码获取： import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data_url'
SCEND_DEVICE_ID”的值，当值为“0”则执行逻辑，当值为非0则直接退出。 Ascend-Powered-Engine框架对应的代码示例“mindspore-verification.py”，请参见训练mindspore-verification.py文件。 Ascen
查找Workflow工作流 查找Workflow 在Workflow列表页，您可以通过搜索框，根据工作流的属性类型快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。 在工作
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