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对应shape的编译任务，从而能够在推理时支持多种shape的输入。 绝大多数情况下，昇腾芯片推理性能相比于CPU会好很多，但是也可能会遇到和CPU推理性能并无太大差别甚至出现劣化的情况。造成这种情况的原因可能有如下几种： 模型中存在大量的类似于Pad或者Strided_Slic
在部署页面，填写批量服务相关参数。 填写基本信息。基本信息包含“名称”、“描述”。其中“名称”默认生成。例如：service-bc0d，您也可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息等。 填写服务参数。包含资源池、模型配置等关键信息。 表1 参数说明 参数名称 说明 “资源池” “公共资源池”
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
发送通知。具体操作请参考设置告警规则。 当配置完成后，在左侧导航栏选择“云服务监控 > ModelArts”即可查看在线服务的请求情况和资源占用情况，如下图所示。 图4 查看服务的监控指标 当监控信息触发告警时，主题订阅对象将会收到消息通知。 图5 告警消息通知 父主题： Standard推理部署
在ModelArts的Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ 创建Notebook时选择OBS存储，这种情况下只能访问到自己账号下的桶，无法访问到其他账号的OBS桶。 如果需要在Notebook中，访问其他账号的OBS文件，前提是，需获取目标OBS桶的读写权限。 首先，
当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000张都是未标注，且5个都是labeler的话，那就是每个人分2000。 父主题： Standard数据准备
前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。 约束限制 服务升级关系着业务实现，不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况，请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备，做好验证，即可实现业务不中断的无损升级。 表1
前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。 约束限制 服务升级关系着业务实现，不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况，请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备，做好验证，即可实现业务不中断的无损升级。 表1
资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响？ Notebook超分，是指一个节点中CPU、内存共享的场景。为了充分利用资源，在专属池中存在超分情况。 举例：一个专属池中有1个8U64G的CPU节点，如创建2U8G规格的Notebook，因为超分最多可启动 8U/(2U*0.6)= 6
在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中，依次选中需要删除的图片，或者“选择当前页”选中该页面所有图片，然后单击删除。在弹出的对话框中，根据实际情况选择是否勾选“同时删除OBS源文件”，确认信息无误后，单击“确定”完成图片删除操作。 其中，被选中的图片，其左上角将显示为勾选状态。如果当
【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必改】训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR /home/ma-user/ws/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录
【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必改】训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR /home/ma-user/ws/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录
等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法
create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表，可以看到my-env虚拟环境： sh-4.4$conda info --envs # conda environments:
表名称：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的default队列只用作体验，不同账号间可能会出现抢占的情况，需进行资源排队，不能保证每次都可以得到资源执行相关操作。 DLI支持schema映射的功能，即导入的表的schema的字段名称可以不和数据集相同，但类型要保持一致。
kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况，执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 图1 启动pod成功 执行如下命令查看pod日志，若打印类似下图信息表示服务启动成功。 kubectl logs
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。
当前支持两种方式实现多分支的能力，条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单的进行数值比较
configMap: name: prometheus-config 执行如下命令创建Prometheus实例，并查看创建情况： $ kubectl create -f prometheus-deployment.yml service "prometheus" created
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