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重要 EVSSoldOut EVS存储售罄 紧急 表6 OBS动态挂载产生的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 DynamicMountStorage 挂载OBS存储 重要 DynamicUnmountStorage 卸载OBS存储 重要 表7 用户侧触发的事件 事件名称 事件描述
引擎空间的默认为50G，专属资源池容器引擎空间可在创建资源池时自定义设置，设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。
后，然后单击“确定”。 邮箱作为团队管理中的唯一标识，不同成员不能使用同一个邮箱。您填写的邮箱地址将被记录并保存在ModelArts中，仅用于ModelArts团队标注功能，当成员删除后，其填写的邮箱信息也将被一并删除。 其中，“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team
accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0
-v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep
在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK，可直接参考接口说明，执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。 本地安装
确认相关脚本是否来源于官方文档并且是否严格按照官方文档使用。比如确认脚本名称是否正常、脚本路径是否正常。具体请参见示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）。 驱动版本与底层驱动不兼容 当对自定义镜像的驱动进行升级时，请确定底层驱动是否兼容。当前支持哪种驱动版本，请从基础镜像中获取。
ArgumentParser() parser.add_argument('--data_url', type=str, default=None, help='obs path of dataset') args, unparsed = parser.parse_known_args() 父主题： 云上迁移适配故障
模型运行时（自定义镜像，OBS模型和依赖）的安全性 及时更新修复安全问题 凭证等敏感数据的安全存储 推理部署安全最佳实践 外部依赖服务 ModelArts推理使用中需要用到一些其他的云服务，当您需要授权时，可以根据实际所需的权限范围进行自定义授权，其中模型管理依赖OBS相关权限，租户可以
创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： Standard自动学习
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
版训练作业，在训练作业运行期间获取训练日志并展示到本地。 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 OBS上传下载 上传本地文件或文件夹至OBS，从OBS下载文件或文件夹到本地。 使用PyCharm上传数据至Notebook 前提条件 本地已安装2019.2-2023
服务启动后，状态断断续续处于“告警中” 服务部署失败，报错No Module named XXX IEF节点边缘服务部署失败 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
数据校验是指对数据可用性的基本判断和验证的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一些图片用于训练，但是其质量难以保证，有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求；图片也可能有部分损坏，造成无法解码、无法被算法处理的情况。
accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 连续数值评估结果 包含评估指标为平均绝对误差（Mean Absolute Error）、均方误差（Mean
Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，AI
中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径
Convertor，支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换，转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端，用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore
本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮，添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中，输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中，输出数据的OBS路径。 模型名称＆版本 本次批量服务所使用的模型名称及版本。 运行日志输出 默认关闭，批量服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统。
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