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数据处理过程中对数据进行解压，导致数据大小膨胀，将"/cache"目录空间用完。 数据未保存至/cache目录或者/home/ma-user/目录（/cache会软连接成/home/ma-user/），导致数据占满系统目录。系统目录仅支持系统功能基本运行，无法支持大数据存储。 部分训练任务会在训练过程中生
ssh SSHResp object SSH连接信息。 jupyter_lab JupyterLab object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight
模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 远程接入管理 使用本地IDE远程SSH连接ModelArts的Notebook开发环境时，需要用到密钥对进行鉴权认证。同时支持白名单访问控制，即设置允许远程接入访问这个Notebook的IP地址。
model_metric_list String 训练作业的模型评测参数。具体请参见表7。 system_metric_list String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command
不配置时则会使用共享资源池。 nodes 否 Array of strings edge服务类型可选。边缘节点ID数组，节点ID为IEF（智能边缘平台）的边缘节点ID，在IEF上创建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally
可以保存的目录：包括容器构建时静态添加到镜像中的文件和目录，可以保存在镜像环境里。 例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化
可以保存的目录：包括容器构建时静态添加到镜像中的文件和目录，可以保存在镜像环境里。 例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df -h命令查看挂载的动态目录，非“/”路径下的不会保存。 例如：持久化
本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具，远程连接访问，具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工具，远程连接访问，具体参见通过SSH工具远程使用Notebook。
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally
PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例介绍了如何将本地开发好的MindSpore模型代码，通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts Standard进行云上调试和训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型
执行安装命令。 方法二：使用本地IDE远程连接Notebook准备环境 使用本地IDE如PyCharm开发工作流，您只需专注于本地代码开发即可。PyCharm连接Notebook操作请参见配置本地IDE（PyCharm ToolKit连接）。 在本地IDE的终端运行如下命令进行环境准备。Python版本要求：3
Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下： 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后，可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像，随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_train/AscendS
zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.907-xxx.zip，并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网。 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
terLab，无需关注安装配置，即开即用。 ModelArts也提供了本地IDE的方式开发模型，通过开启SSH远程开发，本地IDE可以远程连接到调试训练作业中，进行调试和运行代码。本地IDE方式不影响用户的编码习惯，并且调试完成的代码可以零成本直接创建生产训练作业。支持的本地IDE请参考使用PyCharm
/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
AnnotationFormatConfig excluded_labels 不导入包含指定标签的样本。 否 Label的列表 import_annotated 用于导入智能标注结果的任务，是否导入原数据集中已标注的样本到待确认，默认值为"false"即不导入原数据集中已标注的样本到待确认。可选值如下： true：导入原数据集中已标注的样本到待确认
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally
ssh SSHResp object SSH连接信息。 jupyter_lab JupyterLab object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight
/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图3 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
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