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WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 前提条件 用户需有一定的Java开发经验,熟悉jar打包流程。 用户需了解We
配置ModelArts Standard基础操作权限 创建用户组。 登录IAM管理控制台,单击“用户组>创建用户组”。在“创建用户组”界面,输入“用户组名称”单击“确定”。 配置用户组权限。 在用户组列表中,单击步骤1新建的用户组右侧的“授权”,在用户组“授权”页面,您需要配置的权限如下: 配置
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当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。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、
用户如何设置默认的kernel? 用户希望打开Notebook默认的kernel为自己自定义的kernel。 解决方式: 在Terminal里执行如下命令在镜像里指定环境变量。 # python-3.7.10这里指用户想设置的kernel名称 export KG_DEFAULT_
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
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。
获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API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 /v1/{project_id}/
name/obs_file.txt",path="/home/user/obs_file.txt") 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
表示代码运行状态,变为实心圆时,表示代码在运行中。 分享到AI Gallery。 代码化参数插件的使用 代码参数化插件可以降低Notebook案例的复杂度,用户无需感知复杂的源码,按需调整参数快速进行案例复现、模型训练等。该插件可用于定制Notebook案例,适用于比赛、教学等场景。 仅对Code
实时同步用户所有DevServer实例状态 功能介绍 实时同步用户所有DevServer实例状态。 接口约束 暂无约束 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
件,从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行:允许用户一键运行Notebook文件,无需逐个执行Cell。 定时任务调度:允许用户设置定时执行代码块的时间和频率。支持秒、分钟、小时和每天/每周/月的时间设置。 支持参数化执行:允许用户在运行时向Notebook传递参数,使得Notebook能根据不同需求调整行为。
Step2 为用户配置云服务使用权限 主用户为子账号授予ModelArts、OBS等云服务的使用权限后,子账号才可以使用这些云服务。此步骤介绍如何为用户组中的所有子账号授予使用ModelArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面,单击“授权”,进入到授权页面,为子账号配置权限。
在开发环境中创建MindInsight可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间> Noteb
自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
查询用户所有DevServer实例列表 功能介绍 查询用户所有DevServer实例列表。 接口约束 暂无约束。 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
在开发环境中创建TensorBoard可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间 > Note
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_
ppCode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,具体操作可以参考案例:使用ModelArts
在Notebook中如何实现IAM用户隔离? 开发环境如果需要实现IAM用户隔离,即多个IAM用户之间无法查看、修改和删除他人创建的Notebook。 目前有两种方案: 方案一:删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二:使用工