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应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。
如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ ModelArts
Step7 精度对比 由于NPU和GPU生成的随机数不一样，需要固定二者的随机数再进行精度对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练，生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练，比较精度。 训练精度对齐。对齐前2000步的loss，观察loss在极小误差范围内。
OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下，并将其上传至OBS桶的demo文件夹中：
镜像在SWR上显示只有13G，安装少量的包，然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败，为什么？ 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败？ 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 镜像过大，卸载原来的包重新打包镜像，最终镜像会变小吗？ 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts
下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts
权限策略和授权项 策略及授权项说明 数据管理权限 开发环境权限 训练作业权限 模型管理权限 服务管理权限 工作空间管理权限 DevServer权限
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
历史API 数据管理（旧版） 开发环境（旧版） 训练管理（旧版）
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
推理部署 模型管理 服务部署 服务预测
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
ModelArts Standard准备工作 配置ModelArts Standard访问授权 创建并管理工作空间 创建OBS桶用于ModelArts存储数据
开发环境（旧版） 创建开发环境实例 查询开发环境实例列表 查询开发环境实例详情 更新开发环境实例信息 删除开发环境实例 管理开发环境实例 父主题： 历史API
创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook 管理Notebook实例 使用CodeLab免费体验Notebook ModelArts CLI命令参考 在Notebook中使用Moxing命令
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析 用户使用权限问题导致。 处理方法 用户电脑切换到管理员角色，键盘快捷键（Windows+R模式）并输入cmd，进入黑色窗口，执行如下命令： python -m pip install --upgrade
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