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客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图1 查看训练标签 最多支持添加20个标签。 父主题： 管理模型训练作业
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建to
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。 Checkpoint的机制是：在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不
SSHReq 参数 是否必选 参数类型 描述 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 响应参数 状态码： 201 表49 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。枚举值：
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点：
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 文本分类项目的工作流，将依次运行如下节点：
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 预测分析项目的工作流，将依次运行如下节点：
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface
ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，详细请参见预置训练引擎。这些预置引擎预加
orch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”，声音分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 声音分类项目的工作流，将依次运行如下节点：
已购买的套餐包不能使用包含以下几种情况： 购买套餐包的区域与使用区域不同。例如您在“华北-北京四”区域购买的套餐包，就只能在此区域使用。查看已购买套餐包区域可参见如何查看在哪个区域购买的套餐包？。 购买的套餐包不支持在此场景中使用。例如，您购买的套餐包只支持在训练中使用，那么在部署上线时就不支持使用此套
义镜像，具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。 如镜像来源于第三方，设法找到自定义镜像的制作者咨询，制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。
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