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桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
什么是图像分类和物体检测？ 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图
用。 开发者可以通过浏览器入口一Notebook方式访问，也可以通过VSCode远程开发的模式直接接入到云上环境中完成迁移开发与调测，最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式： ModelArts Standard：在Notebook中，使用预置镜像进行。 ModelArts
户组中的用户获得相应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到
实践 >”，进入实践首页。 在实践列表选择您感兴趣的实践活动。 报名实践活动： 方式一：单击实践活动简介下的“立即报名”，进入邀请函页面，根据提示填写个人信息，单击“报名”。 图2 活动邀请函 方式二：单击实践活动标题进入活动详情页面，在详情页面单击“立即报名”，进入邀请函页面报名。
存储费用 = 3.407 元/小时 * 1 * 3 小时 = 10.221 元 综上，运行Notebook实例的费用 = 10.221 元，根据按需计费规则抹零，最终费用为10.22元。 示例：使用专属资源池。计费项：EVS存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建
服务”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后，单击下一步。 确认信息无误后，单击“提交”部署在线服务。 父主题： 在线服务
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资源池”中，单击“创建”，选择“计费模式”为“包年/包月”，在页面左下角查看所需费用。费用指的是专属资源池根据所选配置计算的费用。 计费周期 包年/包月资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以北京时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。
使用插件连接云上Notebook 与Notebook断开连接的状态下，单击Notebook名称，根据提示启动本地IDE与Notebook的连接(默认启动时间4小时)。 图5 启动连接Notebook 连接状态下，单击Notebook名称，根据提示断开本地IDE与云上Notebook的连接。 图6 停止连接Notebook
获取订阅算法的subscription_id，假设为43b22aeb-5b28-4fad-9581-e3c16d5a3e68，该值即为算法的订阅id。 根据subscription_id获取订阅算法的版本列表 GET https://modelarts.cn-north-4.myhuaweicloud
官网。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，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。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。
Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，您可根据业务实际情进行选择。 4 （可选）配置驱动 当
选择数据集所在的区域，以控制台实际可选值为准。 选择数据集 从下拉列表中选择当前区域中需要发布的目标数据集。 选择版本 选择目标数据集需要发布的版本。 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI
单击“添加授权”，进入“访问授权”配置页面，根据参数说明进行配置。 表1 参数说明 参数 说明 “授权对象类型” 包括IAM子用户、联邦用户、委托用户和所有用户。 IAM子用户：由主账号在IAM中创建的用户，是服务的使用人员，具有独立的身份凭证（密码和访问密钥），根据账号授予的权限使用资源。IAM子用户相关介绍请参见IAM用户介绍。
如果是多个节点复制不同步，并且没有barrier的话导致的超时，可以在复制数据之前，先进行torch.distributed.init_process_group()，然后再根据local_rank()==0去复制数据，之后再调用torch.distributed.barrier()等待所有rank完成复制。具体可参考如下代码：
如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。
在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时，表示已进入模型服务，一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息，定位服务预测失败原因，修改模型推理代码后，重新导入模型进行预测。 经典案例：在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况，优先检查客户端和外部网络是否有问题。
erLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 OBS服务相关报错可根据错误信息（包括errorCode、errorMessage等）判断具体错误原因。具体错误码请参考OBS官方文档： 父主题： 权限问题
等。一般用户选择此项即可。 自定义：如果对用户有更精细化的权限管理需求，可使用自定义模式灵活按需配置ModelArts创建的委托权限。可以根据实际需在权限列表中勾选要配置的权限。 勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，单击“创建”，完成委托授权配置。 父主题：
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