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host with scp"超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 原因分析 通过查看日志发现本地vscode-scp-done.flag显示成功上传，但远端未接收到。 解决方法 关闭VS Code所有窗口后，回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 父主题：
创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的AI应用。 准备好需要批量处理的数据，并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储输出的内容。 背景信息 用户最多可创建1000个批量服务。 根据AI应用定义的输
容器默认使用ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash Step3 获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。
Standard支持用户构建自定义镜像用于模型训练。 自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解，除非订阅算法和预置框架无法满足需求，否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR），才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的
原因分析 OBS桶与ModelArts不在同一个区域导致。 没有他人OBS桶的访问权限。 ModelArts上没有配置委托授权。 OBS文件加密上传导致。ModelArts不支持OBS加密文件。 OBS桶的权限和访问ACL设置不正确导致。 创建训练作业时，代码目录和启动文件设置有误。 处理办法
打开Notebook实例 通过功能，上传dockerfile文件和模型包文件到Notebook中，默认工作目录/home/ma-user/work/。 dockerfile文件的具体内容可以参见Dockerfile模板。模型包文件需要用户自己准备，样例内容参见模型包文件样例。 图2 上传dockerfile文件和模型包文件
ModelArts上创建的数据集存放在OBS中，可以将OBS中的数据下载到Notebook中使用。 Notebook中读取OBS数据方式请参见如何在Notebook中上传下载OBS文件？。 父主题： 更多功能咨询
启动容器默认使用ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤三 获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。
下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
指导：JupyterLab常用功能介绍。 由于CodeLab的存储为系统默认路径，在使用“上传文件”或“下载文件至本地”时，只能使用JupyterLab页面提供的功能。 如需使用大文件上传和下载的功能，建议您前往Notebook，创建一个收费的实例进行使用。 切换规格。 Code
用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用
基于dockerfile进行build docker build -t comfyui:v1 . Step4 上传镜像到容器镜像服务 参考pull/push 镜像体验章节，将上一步build的镜像上传到容器镜像服务上。 Step5 使用CCE进行部署 在CCE上创建工作负载，创建工作负载时所需的yaml文件可参考在Lite
针对您开发并训练完成的模型，需要提供对应的模型配置文件，此文件需遵守ModelArts的填写规范，详情请参见模型配置文件编写说明。编写完成后，需将此文件上传至OBS指定目录下。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入AI应用对于镜像大小限制。 前提条件 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。
“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 步骤4：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测
下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
务部署成功。预计时长4分钟左右。 图7 服务部署成功 步骤四：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 图8 预测样例图 图9 预测结果 当预测界面显示出预测结果时
选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本
选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本
运行环境预览 查看算法详情 创建算法前提条件 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 准备训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码或开发用于自定义镜像训练的代码。 在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。
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