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获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称， 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业，您可以单击操作列的“删除”，删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情 登录ModelArts管理控
如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 该方式的训练流程与直接基于预置框架创建的训练作业相同，例如：
参数错误 请检查填写的参数。 400 ModelArts.0107 The values of the request parameters ({0},{1}) are invalid. 请求的参数值 ({0},{1})是无效的. 检查提示的参数值是否是有效的。 400 ModelArts
例服务预测失败解决。 预测结果的准确性取决于模型本身。本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 后续操作：清理资源 体验结束后，建议停止服务，避免占用资源，造成不必要的计费。 停止在线服务：在ModelArts
调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称， 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
由于最终JSON体中需要填写的是图片文件的真实路径，也就是OBS对应的路径，所以在复制到本地做完分析和评估操作后，需要将原来的本地数据集路径映射到OBS路径，然后将新的list送入analysis接口。 如果使用的是OBS路径作为输入的data_url，则只需要替换本地路径的字符串即可。 1
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1为项目名称，获取方法请参见获取用户名、获取账号名和账号ID和获取项目名称。 scope参数定义了Token的作用域，示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区域的Endpoint（非全局域名）调用该接口，推荐您将scope设置为project
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业
utShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把
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管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员，当其信息发生变化时，可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域，选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列，单击“修改”。在弹出的对话框中，修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改，如果需要修改邮箱地址，建议先删除此成员，然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
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申请扩大AI应用的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 上传模型数据并校验上传对象的一致性 创建专属资源池 创建AI应用 部署在线服务 申请扩大AI应用的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 服务部署时，默认情况下，动态加载的模型包位于临时磁盘空间，服务停止时已加载的文件会被删除，
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