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"key" : "k3", "value" : "v2" } ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 204 添加成功。 错误码 请参见错误码。 父主题： 训练管理
方式二（新增标签）：在“标签”下方的文本框中，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中输入新的标签名称，然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明：为
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足 问题现象 输入输出目录不存在，报如下错误 "error_code": "ModelArts.3551", "error_msg": "OBS path xxxx does not exist." 当访问目录权限不足时，报如下错误 "error_code": "ModelArts
描述 error_msg String 删除该模型失败的错误提示信息。 error_code String 删除该模型失败的错误码。 model_id String 删除失败的模型id。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/models/{model_id}
当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G以下）的文件内容，只要在36分钟内保存完成，就不会报超时错误。 2. 忽略该报错，因为报错不影响实际报错的权重。
mode: max\n\nscheduler:\n type: FIFOScheduler" } 状态码 状态码 描述 200 ok 错误码 请参见错误码。 父主题： 训练管理
当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G以下）的文件内容，只要在36分钟内保存完成，就不会报超时错误。 2. 忽略该报错，因为报错不影响实际报错的权重。
当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G以下）的文件内容，只要在36分钟内保存完成，就不会报超时错误。 2. 忽略该报错，因为报错不影响实际报错的权重。
当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G以下）的文件内容，只要在36分钟内保存完成，就不会报超时错误。 2. 忽略该报错，因为报错不影响实际报错的权重。
is_success Boolean 请求是否成功。 error_code String 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。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询的可视化作业总数。
响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 授权应用给指定的api POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{se
r”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“
表3 响应参数 参数 参数类型 说明 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 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。 content String 请求获得日志的内容。 lines
表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 服务内部错误码。 error_msg String 错误信息。 请求示例 更新模型服务单个属性。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/property
主要通过MindSpore Lite（简称MSLite）进行模型的转换，进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换，用户需要导出对应的模型文件，推荐导出为ONNX格式。
TP：张量并行也叫层内并行，通过将网络中的权重切分到不同的设备，从而降低单个设备的显存消耗，使得超大规模模型训练成为可能。张量并行不会增加设备等待时间，除了通信代价外，没有额外代价。 PP：流水线并行将模型的不同层放置到不同的计算设备，降低单个计算设备的显存消耗，从而实现超大规模模型训练。流水线
"connectionStatus" : { } } } ] } 状态码 状态码 描述 200 OK。 错误码 请参见错误码。 父主题： 资源管理
} 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题： 数据管理（旧版）
[ "*:failed,completed", "job_step:stop" ] } 状态码 状态码 描述 200 订阅信息。 错误码 请参见错误码。 父主题： Workflow工作流管理
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