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你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时，你需要：1. 始终使用自然语言解释你将要采取的行动 2. 在调用工具之前，说明你要使用哪个工具以及原因 3. 在获取信息的过程中，清晰地描述你正在做什么 4. 永远不要返回空的回复 - 确保用自然语言解释你的每个步骤，比如当查询天
在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ 创建Notebook时选择OBS存储，这种情况下只能访问到自己账号下的桶，无法访问到其他账号的OBS桶。 如果需要在Notebook中，访问其他账号的OBS文件，前提是，需获取目标OBS桶的读写权限。 首先，请联系OBS桶的创建
在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？ 在使用Notebook或训练作业时，需要查看目录下的所有文件，您可以通过如下方式实现： 通过OBS管理控制台进行查看。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有
在Workflow中更新已部署的服务 场景介绍 大部分场景下的工作流都是第一次运行部署新服务，后续进行模型迭代时，需要对已部署的服务进行更新。因此需要在同一条工作流中，同时支持服务的部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造，代码编写示例如下： from
系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在使用自定义镜像导入模型时，创建AI应用页面中“容器调用接口”设置为“http”，再部署边缘服务。 父主题：
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本
在Notebook上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例，并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依
添加资源标签 功能介绍 给指定Notebook资源添加标签，支持批量添加，当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中，找到Grafana，将其开启，如果已经开启，则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和
视频数据集无法显示和播放视频 使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 ModelArts标注数据丢失，看不到标注过的图片的标签 如何将某些图片划分到验证集或者训练集？
添加资源标签 功能介绍 给指定服务添加标签（目前只支持在线服务），当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI
14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
动态挂载OBS并行文件系统成功，但是在Notebook的JupyterLab中无法看到本地挂载点 问题现象 在Notebook中动态挂载OBS并行文件系统，本地挂载目录为/data/demo-yf/，实际在JupyterLab左侧导航看不到此目录。 图1 本地挂载目录 图2 Notebook的JupyterLab
CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Notebook”区域下，新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。
修改batch_size AI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的，而且这一部分的开发耗时是最长的，因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。 本例中，因为样例代码已经支持在CPU上进行训练，因此用户能够在CPU上完成整个训练流程。如果代码只支持在GPU或者Ascen
index-url https://xxx/simple RUN pip config set install.trusted-host xxx 如下图所示： 图4 dockerfile添加pip源 Step6 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指
创建训练作业标签 功能介绍 创建训练作业标签，支持批量添加，当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST
Notebook运行代码报错，在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 使用Wind
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。
IAM用户创建后，需要管理员在组织中为用户添加授权，使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。 只有具备“管理”权限的帐号和IAM用户才能添加授权。 登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”，单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”，在弹出的窗口中为IAM用户选择权限，然后单击“确定”。
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