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使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
下载OBS文件？ 在Notebook中可以通过调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口与OBS交互，将Notebook中的文件上传至OBS，或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件
在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？ 在使用Notebook或训练作业时，需要查看目录下的所有文件，您可以通过如下方式实现： 通过OBS管理控制台进行查看。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有的No
何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下： 如下示例为将文件“obs_file
在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。 文件目录结构：
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
用户创建模型时构建镜像或导入文件失败 问题现象 用户创建模型时，构建镜像失败，失败日志中提示下载obs文件失败（Get object size from OBS failed！）。 图1 下载obs文件失败 用户创建模型时，事件提示：复制模型文件失败，请检查OBS权限是否正常（Failed
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：
JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下： 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。
部署在线服务 部署在线服务包括： 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor，其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session
支持3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型的创建。 在模型列表中，您可以查
recursive=True) 其中，“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=True”表示类型为文件夹，“True”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： Standard模型训练
件内容，“文件类型”)}”，参数填写可以参考表1。 表1 files参数说明 参数 是否必填 说明 请求参数 是 在线服务输入参数名称。 文件路径 否 上传文件的路径。 文件内容 是 上传文件的内容。 文件类型 否 上传文件类型。当前支持以下类型： txt类型：text/plain
on device”。 同一目录下创建较多文件，为了加快文件检索速度，内核会创建一个索引表，短时间内创建较多文件时，会导致索引表达到上限，进而报错。 触发条件和下面的因素有关： 文件名越长，文件数量的上限越小 blocksize越小，文件数量的上限越小。（ blocksize，系统默认
annotation_config=annotation_config) 示例二：物体检测数据集Manifest文件导入 annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方式一
建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下： mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据到OBS
{"请求参数":("文件路径"，文件内容，“文件类型”)}”，参数填写可以参考表1。 表1 files参数说明 参数 是否必填 说明 请求参数 是 在线服务输入参数名称。 文件路径 否 上传文件的路径。 文件内容 是 上传文件的内容。 文件类型 否 上传文件类型。当前支持以下类型：
在业务执行前加如下命令，检查是否能找到so文件。如果已经找到so文件，执行2；如果没有找到，执行3。 import os; os.system(find /usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为
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