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、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到Mo
允许用户使用公共资源池”，单击“下一步”，选择允许使用的资源区域，单击“确定”。 验证 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型训练 > 训练作业”，单击“创建训练作业”，在创建训练页面，资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“开发空间
PATCH格式，代表以服务详情的Json返回体为基准，想要执行替换的值的目标路径（Json PATH）。当前支持且仅支持对模型相关所有参数的替换更新，因此前缀固定为“/config/”。例如，当期望更新第一个模型中的实例数量，则路径为“/config/0/instance_count”。 value 否 String
JOBSTAT_LOST，作业丢失。 15 JOBSTAT_SCALING，作业正在扩容。 16 JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED，提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED，部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。
差异。 按单张图片中框的个数统计图片分布 Bounding Box Quantity 横坐标：单张图片中框的个数。 纵坐标：图片数量。 对模型而言一张图片的框个数越多越难检测，需要越多的这种数据用作训练。 按单张图片中框的面积标准差统计图片分布 Standard Deviation
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 权限问题
旧版训练管理是否停止新购？ 是的，旧版训练管理将于2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 旧版训练管理如何升级到新版训练？ 请参考新版训练指导文档（模型训练）来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点。 新旧版创建训练作业方式差异
的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE（VS Code）开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，例如大模型训练单任务运行时间较长的场景，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，例如科研类的模型训练，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 约束限制 包年
选择其中一种方式进行认证即可。 用户名密码认证模式： 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户AK-SK认证模式： 支持OBS管理、数据管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 用户名密码认证模式 本地安装完成ModelArts SDK后，可通过用
数据管理计费项 计费说明 在ModelArts数据管理模块，提供的数据集、数据标注、数据处理功能都不收费。具体如下： 数据集：在ModelArts数据管理中创建数据集时，不收费。 数据标注：在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时，不收费。 数据处理：在ModelA
储资源。 通过运行的实例保存成容器镜像 运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。 查询支持可切换规格列表 查询Notebook实例可切换的规格列表。
通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个
成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 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”。
载方式。云硬盘提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，数据持久性高达99.9999999%。 训练故障自动恢复 用户在训练模型过程中，存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景，ModelArts提供容错检查功能，帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
CommonOperations权限建议二选一。 OBS对象存储服务 授予子用户使用OBS服务的权限。ModelArts的数据管理、开发环境、训练作业、模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选 SWR容器镜像仓库 授予子用户使用SWR服务权限。Mod
obs:bucket:ListBucket obs:object:GetObject obs:object:PutObject 训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下，创建自定义镜像训练作业。
file接口。 Moxing主要使用场景为提升从OBS读取和下载数据的易用性，适配对象为OBS对象桶，对于OBS并行文件系统部分接口可能存在问题，不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS Python SDK，详情请参见Python SDK接口概览。 为什么要用mox.file 使
mrs:job:batchDelete（批量删除作业） mrs:file:list（查询文件列表） 在工作流中集成MRS 表7 管理模型 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 管理模型 SWR SWR Admin 从自定义镜像导入、从OBS导入时使用自定义引擎。 SWR共享版不支持细粒度权限项，因此需要配置Admin权限。
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