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自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name String 训练作业的数据集名称。 start_time Long 训练作业开始时间。
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
适配加速芯片Ascend的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。 由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，A
代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。
LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导，涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接，即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开源大模型基于Server适配PyTorch
环境系统变量中。 重新打开CMD，并执行ssh，结果如下图即说明安装成功，如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口，开启防火墙22端口号，在CMD执行以下命令： netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in
推理基础镜像使用的python的log模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有Warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logger的输出日志等级为INFO级别。 处理方法 在推理代码所在的py文件中，指定
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
Code，选择“Help>About”，并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构，可以在Notebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。
表2 查询检索参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 job_type 否 String 指定作业的类型，可选的有“train”和“inference”。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长，单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间，时间戳格式。 train_url
E表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数，命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。 $ma-cli
service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。
在AI应用详情页，选择“设置”页签。 在“环境变量管理”处，可以查看、新增、修改、删除环境变量。 最多支持创建100个环境变量。变量名称不可重复，只能由下划线、字母与数字组成且不能以数字开头。 查看环境变量的值：单击，可以查看当前环境变量的值。 新增环境变量：单击“新增”，在编辑环境变量弹窗
原因分析 出现该问题的可能原因如下： 用户的自定义镜像中无ascend_check工具，导致启动预检失败。 用户的自定义镜像中的ascend相关工具不可用，导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0，就
Arts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界面，单击右
Arts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界面，单击右
查询OS的配额 功能介绍 获取ModelArts OS服务中部分资源的配额，如资源池配额、网络配额等。 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 /v1
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
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