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ma-cli支持的命令 命令 命令详情 configure ma-cli鉴权命令，支持用户名密码、AK/SK image ModelArts镜像构建、镜像注册、查询已注册镜像信息等 obs-copy 本地和OBS文件/文件夹间的相互复制 ma-job ModelArts训练作业管理，包含作业提交
按节点比例：重置任务包含多个节点时，可以设置同时被重置节点的最高比例。 按实例数量：重置任务包含多个节点时，可以设置同时被重置节点的最大个数。 驱动版本 可以在下拉框中指定重置节点的驱动版本。 图1 重置节点 单击“操作记录”可查看当前资源池重置节点的操作记录。
创建ModelArts委托 创建包含OBS、SWR、IEF等依赖服务的ModelArts委托。 工作空间管理接口 表24 工作空间管理接口 API 说明 查询工作空间列表 查询工作空间列表，响应消息体中包含详细信息。 创建工作空间 创建工作空间。
description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
--name String 否 创建时用户指定的作业名称，不能超过128个字符。 --image String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。
图1 推理请求的response信息 在name栏找到推理请求，其中推理请求的URL包含“/v1/infers”的关键字，可以在header栏中的url看到完整url，分别在Headers页签及Response页签中查看response的信息。
企业项目中可以包含多个区域的资源，且项目中的资源可以迁入迁出。 关于企业项目ID的获取及企业项目特性的详细信息，请参见《企业管理服务用户指南》。
包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
表1 昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库，迁移工具链等
预检工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下： 通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。
master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。
注意：Tenant Administrator权限比较大，包含全部云服务的管理权限，而不仅是使用ModelArts服务。请谨慎配置。 （可选） 配置CES云监控和SMN消息通知使用权限。
当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。
Ascend Extension for PyTorch作为一个PyTorch插件，支持在不改变PyTorch表达层的基础上，动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。
请下载2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本的PyCharm专业版工具。 验证登录信息。 将创建访问密钥（AK和SK）输入到ToolKit对应位置，单击OK按钮进行登录，出现下图提示即为登录成功。
删除标签 在“已标注”页签中“全部标签”的下方，选择需要删除的标签，单击操作列的删除图标，在弹出“删除”对话框中，选择“仅删除标签”或“删除标签及仅包含此标签的标注对象”，然后单击“确定”完成标签删除。 所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。
密码规则： 长度为8至26个 至少包含大写字母、小写字母、数字及特殊符号(!@%-_=+[{}]:,./?)中的3种 不能与用户名或倒序的用户名相同 不能包含root或administrator及其逆序 arch 否 String 服务器规格架构类型。
图1 MindInsight界面（2） Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、参数分布图可视化、计算图可视化、数据图可视化、图像可视化和张量可视化等。
图2 TensorBoard界面（1） Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是TensorBoard的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、图像可视化和计算图可视化等。 更多功能介绍请参见TensorBoard官网资料。
声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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