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PU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum
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、资源查询等
_）。 描述 工作空间的简介。支持0~256位字符。 企业项目 必填，选择绑定的企业项目。当没有合适的企业项目时，可以单击“新建企业项目”跳转到企业项目管理页面，创建新的企业项目再绑定。 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理。
标注作业详情页中，展示了此数据集中“全部”“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“未标注”的图片列表。 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。在标注页面，常用按钮的使用可参见表2。 在页面上方工具栏选择合适的标注图形，系统默认的标注图形为矩形。本示例使用矩形工具进行标注。
tch-norm层都要做同步，通信量很大，而且要所有节点同步。 解决方案2 关掉sync-batch-norm，或者升pytorch版本，升级pytorch到1.10。 问题现象3 作业卡在tensorboard中，出现报错： writer = Sumarywriter('./path)/to/log')
Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 服务参数配置完成后，单击“启动部署”。 在“订单信息确认”页面，确认服务信息和费用，单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功，可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env （可选）将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel（可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境）。 # shell pip install ipykernel
接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径，然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。 1 2 3 4 5 6 7 8 if data_path.
启动智能标注时，需标注作业存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。 启动智能标注时，必须存在未标注图片。 启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，
常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具，本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域，在弹出的标签文
PU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum
删除指定Notebook资源的标签，支持批量删除。 镜像管理 查询支持的镜像列表 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 注册自定义镜像 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览，以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。
Notebook进行开发调试具有如下优势： 环境保持一致 配置一键完成 代码远程Debug 资源按需使用 只有PyCharm专业版支持本章节，社区版可以直接跳转至步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts完成创建训练作业。 连接Notebook开发环境。 创建或打开云端Ascend
f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
d已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为上述pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name}
d已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为上述pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name}
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