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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或服务，都已经处于停止状态，即总览页面没看到收费项目，仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况： 因为您在使用ModelArts过程中，将数据上传至OBS进行存储，OBS会根
为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或服务，都已经处于停止状态，即总览页面没看到收费项目，仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况： 因为您在使用ModelArts过程中，将数据上传至OBS进行存储，OBS会根
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 String 服务包状态。 pool_id 是 String
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除/home/ma-user/work路径下无用文件。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集中。在训练代码中，用户需解析输入路径参数。系统后台会自动下载输入参数路径中的训练数据至训练容器的本地目录。请保证您设置的桶路径有读取权限。在训练作业启动后，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来存储临时文件。“/cache
开发的ModelArts模型或HiLens技能分享发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。其中，HiLens技能为HiLens服务的技能市场功能，详细指导请参见《HiLens用户指南》。 “资产集市 > Workflow”：共享了Workflow。 AI Gallery
确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中
创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 问题现象 创建训练作业时，提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效，请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法
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，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备 > 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”
创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型：如
场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts Standard提供了公共资源池和专属资源池，专属资源池不与其他用户共享资源，更加高效。针对企业多用户场景，推荐使用专属资源池开展AI模型训练。 本文提供了端到端案例指导，帮助您快速了解如何在ModelArts Standa
0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 在VS Code环境中，执行Ctrl+Shift+P。 搜Python: Select Interpreter，选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”，此时
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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