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调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 spec_total_count Integer 作业资源规格总数。 specs specs结构数组 资源规格参数列表，如表4所示。 表4 specs属性列表说明 参数 参数类型 说明 spec_id Long 资源规格的ID。 core String
入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说，则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery，在报名实践活动或发布AI说时，将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gal
标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理
制。用户首先需要具备相关云服务的权限（根据您具体使用的功能不同，所需的相关服务权限多寡亦有差异）。 权限：用户使用ModelArts的任何功能，亦需要通过IAM权限体系进行正确权限授权。 委托：ModelArts上的AI计算任务执行过程中需要访问其他云服务，此动作需要获得用户的委托授权。
如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 在ModelArts中进行AI全流程开发时，主要包括存储费用、资源费用。如果不再使用ModelArts，需要停止/删除ModelArts中运行的服务；删除在OBS中存储的数据；删除在EVS中存储的数据。 清理存储数据 由于ModelArts的数据
本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明 参数名称 说明 “创建方式” 选择“自定义算法”。 “启动方式”
如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 在ModelArts中进行AI全流程开发时，主要包括存储费用、资源费用。如果不再使用ModelArts，需要停止/删除ModelArts中运行的服务；删除在OBS中存储的数据；删除在EVS中存储的数据。 清理存储数据 由于ModelArts的数据
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX
但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Doc
态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts
SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 表4 VolumeReq 参数 是否必选 参数类型 描述 capacity 否 Integer 存储
从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies”，表示配置模型推理代码需要的依赖包，需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的
境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dock
s的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并
音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中。例如选择预测分析项目，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/work/Ascend
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/work/Ascend
音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/work/Ascend
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/work/Ascend
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