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镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.” 问题现象 镜像保存时报错BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False
配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0
从容器镜像中导入：由于此种方式镜像为用户完全自定义的镜像，错误原因会因自定义镜像的不同而不同，建议查看模型日志确定错误原因。 从对象存储服务(OBS)中导入：如您收到的返回是MR系列错误码，如MR.0105，请查看在线服务详情页面的日志页签查看对应的错误日志。 从AI Gallery中获取：请咨询该模型在AI Gallery中的发布者。
yterLab目录的文件可以与OBS的文件进行同步，使用JupyterLab文件上传下载功能。Terminal的文件与JupyterLab目录的文件相同。 挂载EVS存储的Notebook，JupyterLab目录的文件可使用Moxing接口或SDK接口，读取OBS中的文件。Te
tebook。 目前有两种方案： 方案一：删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二：使用工作空间功能：目前工作空间功能是“受邀开通”状态，作为企业用户您可以通过您对口的技术支持申请开通。 父主题： 更多功能咨询
您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 图5 安装依赖包 图6 保存镜像
ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台
ID。 sort_dir 否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序。 sort_key 否 String 排序的字段，多个字段使用(“,”)逗号分割。 offset 否 Integer 分页记录的起始位置偏移量。 limit 否 Integer 每一页的数量。 请求参数
图3 链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图4 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，
Standard上报的所有指标都保存在AOM中，用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来进行指标消费。设置指标阈值告警、告警上报等，都可以直接在AOM控制台查看。 使用Grafana查看AOM中的监控指标：使用Grafana等可视化工具来查看与分析，Grafana支持灵活而又复杂多样
ModelArts平台是否支持多模型导入 ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。
训练作业如何调用shell脚本，是否可以执行.sh文件？ ModelArts支持调用shell脚本，可以使用python调用“.sh”。具体操作步骤如下： 上传“.sh”脚本至OBS桶，例如“.sh”所在存储位置为 “ /bucket-name/code/test.sh”。 在本地创建“
手动安装Moxing。Moxing安装包会在作业启动后放在“/home/ma-user/modelarts/package/”目录下。可在使用Moxing功能前执行如下代码，进行Moxing的安装。 import os os.system("pip install /home/m
在左侧导航栏中选择“AI Gallery”跳转到AI Gallery首页。 直接网址访问 旧版AI Gallery将下线，已不再更新，建议使用新版AI Gallery。 旧版AI Gallery地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/home
在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试，即在导入模型或模型调试后，在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor说明 部署开发环境本地服
管理ModelArts服务的委托授权 本节通过调用一系列API，以管理ModelArts服务的委托授权为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 管理ModelArts服务的委托授权流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。
TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
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