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on上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
边缘节点ID。 instance_status String 模型实例在该节点的运行状态，取值为： running：运行中。 stopped：已停止。 notReady：未就绪。 failed：运行失败。 state String 主机状态，取值为RUNNING/FAIL/UNCON
是否必选 参数类型 描述 final_annotation 否 Boolean 是否直接导入到最终结果。可选值如下： true：标签导入到已标注（默认值） false：标签导入到待确认，导入到待确认状态目前仅支持的数据集类型为图像分类和物体检测。 label_format 否 LabelFormat
获得其对应的Manifest文件。在获取此Manifest文件后，可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts中，导入后的数据已携带标注信息，无需重复标注，提升开发效率。 Manifest文件描述的是原始文件和标注信息，可用于标注、训练、推理场景。Manifest文件
已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码，例如将启动文件“test-pytorch.py”存放在OBS的“obs://cnnorth4-job-t
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