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unzip val2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/test2015.zip && unzip test2015.zip mkdir -p annotations && cd annotations/ # Download
Long 训练作业的版本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 base_line 否 String 日志的基准位置，根据接口返回获得，为空的时候代表获取最新的日志。 lines 否 Integer 获取日志的长度，默认为50行。lines的范围为[0, 500]。
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-tar-env test-env /home/ma-user/work/envs/user_conda/test-env 父主题： Standard开发环境
] }, "dataset_name": "dataset-test", "dataset_version_name": "dataset-version-test", "spec_code": "xxxxxxxx", "start_time":
2/epoch0-global_step200/model）。 具体位置打印在日志中： 图5 DIT第一阶段训练日志 训练完成后在目录底下生成loss.txt文件(例如./outputs/000-STDiT3-XL-2/epoch0-global_step200/model)记录每一步的loss。
开发环境权限 表1 开发环境细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create
modelarts.session import Session path = "obs://your-obs-bucket/voc/test.xml" session = Session() pascal_voc = PascalVoc.parse_xml(path, session=session)
免单租户资源被攻击导致爆炸半径过大风险。 ModelArts服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如：设置API访问限制，防止恶意接口调用等场景。 ModelArts服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 ModelArts服务提供了业务异常行为感知能力。例如运营平台异常数据感知，安全日志集成等。
SWR地址为“swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/test-image/tensorflow2_1_1:1.1.1”，则在创建训练作业的“镜像”输入框里内直接填“test-images/tensorflow2_1_1:1.1.1”。 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
service_instance2, service_instance3 ...]，列表中元素“service_instance”对象即为服务管理章节描述的可调用服务接口。 支持按照检索参数查询服务列表，返回满足检索条件的服务list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，默认会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。
customer"，表示资源池对应订单已取消，取消原因可能为超时未支付、用户自主取消，需重新购买。 其他错误 可通过F12查看浏览器请求信息，选择标红的pools接口，查看响应里的详细报错信息，如下图所示。通过错误提示修正输入参数后再次提交订单。 图8 报错信息 如CCE集群不可用，请检查CCE集群版本和状态。报错信息如下：
ion鉴权。 TensorFlow1.8本地推理示例代码 需要在环境中配置“tensorflow_model_server”，可调用SDK接口快速配置，请参考如下示例代码。 CPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type=
parameters=parameters, user_image_url="sdk-test/pytorch1_4:1.0.1", # 自定义镜像地址 user_command
ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含： 常用预置包：基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，常用的数据分析软件包，例如Pandas，Numpy等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Co
信息和镜像解耦，可以在服务部署时配置，不能直接硬编码在Dockerfile中。定期针对镜像进行安全扫描，及时安装补丁修复漏洞。增加健康检查接口，确保健康检查可以正常返回业务状态，便于告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道，并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。
logits_pattern = model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口，获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys))
101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。 200 OK 接口调用成功。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求，但未处理完成。 203 Non-Authoritative
是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数，默认是1，表示单节点。 --boot-file
面创建训练作业，创建时基于算法来源和训练框架又区分多种创建方式，具体请参见表2。 ModelArts Standard也支持通过调用API接口创建训练作业，请参见以PyTorch框架创建训练作业。 训练作业进阶功能 ModelArts Standard还支持以下训练进阶功能，例如：
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