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com）和端口号。 图1 Notebook实例详情页面 准备好密钥对。 密钥对在用户第一次创建时，自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（用户一定要保存好），或者每次都使用新的密钥对。 Step1 添加Remote-SSH插件 在本地的VS Code开发环境中，单击左侧列表的E
使用CodeLab时报错kernel restart 报错是由于CPU满了，建议切换更高规格或使用付费规格的CPU。 图1 切换规格或使用付费规格的CPU 父主题： Notebook实例常见错误
使用Grafana查看AOM中的监控指标 安装配置Grafana 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题： ModelArts Standard资源监控
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 必选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。 SMN
训练输出路径被其他作业使用 问题现象 在创建训练作业时出现如下报错：操作失败！Other running job contain train_url: /bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断，在创建训练作业时，同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。 处理方法
Step2 为用户配置云服务使用权限 主用户为子账号授予ModelArts、OBS等云服务的使用权限后，子账号才可以使用这些云服务。此步骤介绍如何为用户组中的所有子账号授予使用ModelArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。
} 相关案例 更多权限配置案例如下，根据实际需要参考。 给子用户配置开发环境基本使用权限 给子用户配置训练作业基本使用权限 给子用户配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 限制用户使用公共资源池 给子用户配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 查看所有子账号的Notebook实例
使用Gallery CLI配置工具上传文件 在服务器（ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli upload”可以往AI Gallery仓库上传资产。 命令说明 登录Gallery
ssh或者downloads；Mac/Linux: Users/{{user}}/.ssh或者downloads）目录下根据密钥名称查找密钥文件。 如果找到则直接使用该密钥打开新窗口并尝试连接远程实例，此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例 如果未找到会弹出选择框，请根据提示选择正确的密钥。
mox.file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python：指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口（mox.file）。 mox.file：指MoXing框架中用于文件操作的接口，其与python接口一一对应关系。 tf
上传数据至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好普通OBS桶，请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。 参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。
s数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “
NPU显存使用率 NPU卡的显存使用率 % instance_id，npu npu_util_rate_ai_core NPU卡AI核心使用率 NPU卡的AI核心使用率 % instance_id，npu npu_util_rate_ai_cpu NPU卡AICPU使用率 NPU卡的AI-CPU使用率
已购买的套餐包为什么不能使用？ 已购买的套餐包不能使用包含以下几种情况： 购买套餐包的区域与使用区域不同。例如您在“华北-北京四”区域购买的套餐包，就只能在此区域使用。查看已购买套餐包区域可参见如何查看在哪个区域购买的套餐包？。 购买的套餐包不支持在此场景中使用。例如，您购买的套餐包
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务，随后登录至该Pod容器内部署在线服务，并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。
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