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提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。 图1 获取镜像列表 对象存储服务
计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用： 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。 如果运
的切换，不同工作空间中的工作互不影响。ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 远程接入管理 使用本地IDE远程SSH连接ModelArts的Notebook
) # 算法超参的值使用Placeholder对象来表示，支持int, bool, float, str四种类型 ] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在para
到AI Gallery、将Workflow工作流发布到AI Gallery、将ModelArts AI应用发布到AI Gallery、发布算法到AI Gallery。 发布到AI Gallery中的资产，也支持在ModelArts中订阅使用，具体可参见从AI Gallery订阅模型、从AI
earn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示模型的算法实现类型，如果已在模型配置文件中配置，则可不填。如：predict_analysis、object_detection 、image_classification。
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型，枚举如下: algorithm：算法 algorithm2：新算法 model：模型算法 content_id String 资产ID，可在AI Gallery中获取。 subscription_id
scription_ID", item_version_id="item_version_ID"), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法 inputs=[ wf.steps.JobInput(name="data_url_1",
当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Se
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
次数、LOSS和吞吐数据按照“迭代次数|loss|吞吐”格式记录在日志中，AI Gallery通过环境变量找到日志，从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线，呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明： 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照
e_map_train.txt和ILSVRC2021winner21k_whole_map_val.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法到OBS。 上传算法到SFS 下载Swin-Transformer代码。
一。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。
次数、LOSS和吞吐数据按照“迭代次数|loss|吞吐”格式记录在日志中，AI Gallery通过环境变量找到日志，从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线，呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明： 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照
查询单个智能标注样本的信息 分页查询智能任务列表 启动智能任务 获取智能任务的信息 停止智能任务 查询处理任务列表 创建处理任务 查询数据处理的算法类别 查询处理任务详情 更新处理任务 删除处理任务 查询数据处理任务的版本列表 创建数据处理任务版本 查询数据处理任务的版本详情 删除数据处理任务的版本
测试文件。文件上传成功后，单击“预测”即可进行服务的预测，如图4所示，输出标签名称，以及位置坐标和检测的评分。 文件类的预测代码和返回结果样例，可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型，其输入类型为ModelArts官方定义，不可更改，如需自定义的元模型，请参见手写数字识别样例。
running：运行中，服务正常运行。 deploying：部署中，服务正在部署，包含打镜像和调度资源部署。 concerning：告警，后端实例部分存在异常。 failed：失败，服务部署失败，失败原因可以看事件和日志标签页。 stopped：停止。 finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。
购买服务资源（VPC、SFS、SWR和ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练： 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法至SFS（首次使用时需要）
Shell登录运行中的训练容器。 通过Sleep命令使训练作业保持运行 如果训练作业使用的是预置框架： 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“预置框架”，代码目录中新增sleep.py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud
4：停止 task_id String 数据处理任务ID。 template TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_count Integer 数据处理任务的版本数量。 version_id String 数据处理任务对应的数据集版本ID。
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