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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。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 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（169.254.169
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。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 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（169.254.169
使用MaaS调优模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行调优，获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优，当模型完成调优任务后会产生一个新的模型，呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模
创建Notebook实例 功能介绍 创建Notebook实例，可以根据您指定的实例规格，不同AI引擎镜像，存储等相关参数，为您创建一个Notebook，您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。 该接口为异步操作，创建Notebook实例的状态请通过查询Notebook实例详情接口获取。
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。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 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（169.254.169
查询开发环境实例列表 功能介绍 该接口用于查询开发环境实例列表，用户可按需查询满足条件的开发环境实例列表。 URI GET /v1/{project_id}/demanager/instances?de_type={de_type}&provision_type={provisi
er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。 购买Cluster资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 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（169.254.169
创建开发环境实例 功能介绍 创建开发环境实例，用于代码开发。 该接口为异步操作，创建开发环境实例的状态请通过查询开发环境实例详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
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Mindspore版本与CANN版本，CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系，版本不匹配会导致训练失败。 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用
ma-cli ma-job训练作业支持的命令 使用ma-cli ma-job命令可以提交训练作业，查询训练作业日志、事件、使用的AI引擎、资源规格及停止训练作业等。 $ ma-cli ma-job -h Usage: ma-cli ma-job [OPTIONS] COMMAND
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用
Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
自定义脚本代码示例 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型，keras接口和tf接口，其训练和保存模型的代码存在差异，但是推理代码编写方式一致。 训练模型（keras接口） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
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