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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。
sort_key 否 String 排序的字段，多个字段使用(“,”)逗号分隔。 type 否 String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关，请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64，请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64，请下载mindspore-lite-2
/user-job-dir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时，在训练过程中预置框架会自动解析Ascend
间文件系统与云服务器互通，因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。 当创建文件系统后，您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统，具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器（Linux）。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后，挂载信息丢失，您可以在
swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String
在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题，如果重新运行训练代码仍将失败。 如果您需要解决“内存不够”的问题
点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的
企业项目名称。 name String 工作空间名称。 description String 工作空间描述。 id String 工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 status String 工作空间状态。 CREATE_FAILED：创建失败。
Step7 创建训练作业 创建训练作业，填下如下参数。 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。若用户需要修改代码文件，可修改OBS桶中代码文件，创建训练作业时，会将OB
ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗？ ModelArts的API和SDK不支持模型下载到本地，但训练作业输出的模型是存放在对象存储服务（OBS）里面的，您可以通过OBS的API或SDK下载存储在OBS中的文件，具体请参见从OBS下载文件。 父主题： API/SDK
permission.）。 图2 复制模型文件失败 原因分析 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，需要为用户授予OBS的系统权限。子用户的IAM权限是由其主用户设置的，如果主用户没有赋予OBS的putObjectAcl权限即会导致创建模型构建失败。 处理方法 了
open”如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：密钥文件未放在指定路径，详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二：当操作系统为macOS/Linux时，可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一： 请将密钥放在如下路径或其子路径下：
机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install
批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
解析Manifest文件 解析Manifest文件，支持本地和OBS。如果是OBS，需要Session信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。
选择运行中的Notebook实例，单击实例名称，进入Notebook实例详情页面，单击“扩容”。 图2 Notebook实例详情页 设置待扩充的存储容量大小，单击“确定”。系统显示“扩容中”，扩容成功后，可以看到扩容后的存储容量。 图3 扩容 图4 扩容中 父主题： 管理Notebook实例
查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts
创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session
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