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方便自定义，预置镜像已经在SWR仓库中，通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信，基于安全加固最佳实践，访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式，确保镜像使用的安全性。
查询镜像详情 GET /v1/{project_id}/images/{id} modelarts:image:get - √ √ 查询镜像组列表 GET /v1/{project_id}/images/group modelarts:image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像
镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例。
命令进行日志故障诊断： ascend-fd diag -i ${path_to_parse_outputs} -o ${path_to_diag_output} 诊断结果以两种形式进行呈现： 屏幕回显 在“${path_to_diag_output}/fault_diag_result”目录下生成的
其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
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完成分析后，可以查看生成的html文件来进行快速的调优，html文件详情请参考查看诊断报告。 下面以开发环境Notebook为例介绍一个典型的性能调优案例。
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如果您已经有生成好的数据，可通过如下两种方式将其上传到Notebook中： Summary数据如果在本地，可以在Notebook左侧文件导航栏下新建目录，并通过拖拽等方式将本地数据上传到Notebook该新建目录中，具体请参见上传本地文件至JupyterLab。
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创建表格数据集后，在存储路径下会自动生成以下4个目录。 annotation：版本发布目录，每次发布版本，会在此目录下生成和版本名称相同的子目录。 data：数据存放目录，导入的数据会放在此目录。 logs：日志存放目录。 temp：临时工作目录。
基本概念 账号 用户注册时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建IAM用户并使用他们进行日常管理工作。
{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220906 PyPI 程序包 Yum 软件包 tensorflow 1.15.0
其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
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