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通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
Socket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
级高的图片的智能标注结果未达到预期，所以称之为难例。 ModelArts平台提供的自动难例发现功能，在智能标注以及数据采集筛选过程中，将自动标注出难例，建议对难例数据进一步确认标注，然后将其加入训练数据集中，使用此数据集训练模型，可得到精度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选
模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定
查询单个智能标注样本的信息 功能介绍 查询单个智能标注样本的信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/data
侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 Step2 上传Summary数据 在开发环境中使用TensorBo
查询智能标注的样本列表 功能介绍 查询数据集中智能标注的样本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/data
前提条件 使用MindSpore引擎编写训练脚本时，为了保证训练结果中输出Summary文件，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。 注意事项 在开发环境跑训练任务，在开发环境使用MindIn
智能标注是否支持多边形标注？ 不支持。目前智能标注针对矩形框的标注类型，其他标注形式的样本，在智能标注的训练过程中，会跳过这部分。 父主题： Standard数据管理
使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务，可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本
约束与限制 需要申请单个AI应用大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大AI应用的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 上传模型数据并校验上传对象的一致性
在部署在线服务时开启AppCode认证（部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于已部署的在线服务，ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的
txt”为上传的文件。 使用OBS或ModelArts SDK将OBS中的文件下载到本地。 方式一：使用OBS进行下载 在OBS中，可以将样例中的“obs_file.txt”下载到本地。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+下载数据或文件夹。使用OBS下载文件的操作指导参见下载文件
根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时，需获取在线服务的调用地址，以及在线服务的输入参数信息。步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”，进入在线服务管理页面。 开启支持APP认证功能。 在部署为在线服务时，即“部署”页面，填写部署服务相关参数时，开启支持APP认证功能。 针对已部署完成的在线服务，进入在线服务管理页面，单击目标服务名称“操作”列的“修改”
通过VPC访问通道的方式访问在线服务 背景说明 如果您希望在自己账号的VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，可以使用VPC访问通道的功能，用户通过在自己账号的指定VPC下创建终端节点，连接到ModelArts的终端节点服务，即可在自己的VPC节点中访问在线服务。 约束限制 调
约束限制： 只支持专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问容器。 在线服务必须处于“运行中”状态，才支持CloudShell访问容器。 登录ModelArts控制台，左侧菜单选择“模型部署 > 在线服务”。 在线服务列表页面单击“名称/ID”，进入在线服务详情页面。 单击Clo
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