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xxx [ModelArts Service Log][init] download code_url: s3://dgg-test-user/snt9-test-cases/mindspore/lenet/ 类型二：time=“xxx” level=“xxx” msg=“xxx” file=“xxx”
通过选择资源池的驱动版本，解决资源池所有节点驱动版本一致的时候，并且没有指定驱动版本，会导致后续加入资源池的节点并不能自动升级到该版本情况，优化了当前需手工处理，增加运维成本问题。 支持节点新进入集群，默认启用准入检测，以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时，扩容的节点默认开启
如1小时），就可以避免防火墙将连接断开。 服务器端配置（Notebook当前已经配置，24h应该是长于防火墙的断连时间配置，该配置无需用户手工修改，写在这里仅是帮助理解ssh配置原理）配置文件路径：/home/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向c
如1小时），就可以避免防火墙将连接断开。 服务器端配置（Notebook当前已经配置，24h应该是长于防火墙的断连时间配置，该配置无需用户手工修改，写在这里仅是帮助理解ssh配置原理）配置文件路径：/home/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向c
对于网络中随机性的固定，Msprobe提供了固定Seed的方式，只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 Msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子，则必须使用客户的随机种子固定随机性。 函数原型 from msprobe.pytorch
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-tar-env test-env /home/ma-user/work/envs/user_conda/test-env 父主题： Standard开发环境
编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义，您可以参考创建Workflow节点章节，按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景，了解预置Step的功能，确定最终的DAG结构。 单节点功能，如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
镜像如果配置了健康检查，服务启动失败，从以下两个方面进行排查： 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致
] }, "dataset_name": "dataset-test", "dataset_version_name": "dataset-version-test", "spec_code": "xxxxxxxx", "start_time":
启动华为云预置镜像环境。本示例使用贵阳一的镜像环境。 # shell docker run --privileged --name chatglm-test --cap-add=SYS_PTRACE -e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0-7 -u=0 swr.cn-southwest-2
开发环境权限 表1 开发环境细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create
json中的swr_location字段后重试。 异常 自定义镜像健康检查接口必须是xxx。 The health check url of custom image model must be %s. 请修改自定义镜像健康检查接口后重试。 正常 当前镜像构建任务状态为xxx。 The status
XXX not found in your environment: flash_attn 根因：昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施：修改dynamic_module_utils.py文件，将180-184行代码注释掉 vim /home/ma-user/an
"dataset_name": "dataset-test", "dataset_version_name": "dataset-version-test", "start_time": 1563172362000
免单租户资源被攻击导致爆炸半径过大风险。 ModelArts服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如：设置API访问限制，防止恶意接口调用等场景。 ModelArts服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 ModelArts服务提供了业务异常行为感知能力。例如运营平台异常数据感知，安全日志集成等。
在线服务列表页，单击“VPC访问通道”，打开弹出框，查看“访问域名”。 URL：在线服务的URL为服务详情页，调用指南页签中获取的“API接口公网地址”截取域名之后的地址部分。 图1 获取URL 使用图形界面的软件、curl命令、Python语言等多种方式访问在线服务。可参考通过Token认证的方式访问在线服务。
model_instance2, model_instance3 ...]，列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理，可调用模型接口。 支持按照检索参数查询模型列表，返回满足检索条件的模型list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。
join(base_bucket_path, "train/test-pytorch.py"), code_dir) training_file = TrainingFiles(code_dir=code_dir, boot_file="test-pytorch.py", obs_path=base_bucket_path
modelarts.session import Session path = "obs://your-obs-bucket/voc/test.xml" session = Session() pascal_voc = PascalVoc.parse_xml(path, session=session)
"string", "min" : 0, "max" : 9, "param_desc" : "http://test/test.jpeg" } ], "output_params" : [ { "url" : "/v1/xxx/image",
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