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通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。
专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二：SFS Turbo网段不能与172网段重叠，否则会和容器网络发生冲突，因为容器网络使用的是172网段。 如果不满足条件，则修改SFS Turbo的VPC网段，推荐网段为10.X.X.X。
该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求说明，定义了模型训练时对数据集的要求，会显示在微调工作流的“准备数据”页面。
单击目标服务名称，进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面，可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼接自定义路径。
驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入“Standard资源池”页面。 在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池，在右侧的操作列，单击“ > 驱动升级”。
选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
如果想删除Notebook实例以释放资源，请登录ModelArts管理控制台，在Notebook管理页面进行删除。
在节点列表页面中，单击设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 查看资源池规格 在资源池详情页，切换到“规格”页签。您可以查看该资源池使用的资源规格以及该规格对应的数量，并可以调整容器引擎空间大小。
单击算法名称，可以跳转至算法详情页面。 “预置镜像” 本次训练作业使用的预置镜像框架。仅使用预置框架创建的训练作业才有该参数。 “自定义镜像” 本次训练作业使用的自定义镜像。仅使用自定义镜像创建的训练作业才有该参数。 “代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。
MindInsight可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台，进入“开发空间> Notebook”页面
TensorBoard可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台，进入“开发空间 > Notebook”页面
在用户组页面单击对应用户组名称user_group操作列的“授权”，勾选策略“Policy1”、“Policy2”、“SWR Admin”。单击“下一步”。 SWR的权限有SWR FullAccess、SWR OperateAccess、SWR ReadOnlyAccess。
在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”，取值为“true”，具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。
自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。具体请参见自动学习简介。
在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法” 启动方式：选择“自定义” 镜像地址：Step5 上传镜像至SWR服务中创建的镜像。
在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法” 启动方式：选择“自定义” 镜像地址：Step5 上传镜像至SWR服务中创建的镜像。
以下图为例，在Launcher页面的Notebook区域，单击“python-3.7.10”。请您以实际环境为准。 图2 打开Python运行环境 使用MoXing将目标文件从Notebook上传到OBS中。 上传txt、压缩后文件夹的Python示例代码如下。
刷新JupyterLab页面，可以看到自定义的虚拟环境Kernel。如下所示： 单击my-py3-tensorflow-env图标，验证是否为当前环境，如下所示： 清理环境。 删除虚拟环境的IPython Kernel。
在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“下一步”。 创建方式：选择“自定义算法”。 镜像来源：选择“自定义”。 镜像地址：Step5 制作自定义镜像中创建的镜像。
在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。
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