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以及选不到Kernel。 图1 报错Server Connection Error截图 图2 选不到Kernel 原因分析 用户误操作引起的。 解决方案 打开Terminal窗口，执行以下命令启动kernelgateway服务。 API_TYPE=kernel_gateway.jupyter_websocket
模型训练和服务部署，工作流发布至运行态后，部分运行的开关默认关闭，节点全部运行。用户可在权限管理页面打开开关，选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中，但是需要用户自行保证节点之间数据依赖的正确性。另外，部分运行能力仅支持在运行态进行配置运行，不支持在开发态进行调试。
OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练作业的数据源，则需要指定数据集及特定的版本。因此，用户需要为准备好的数据发布一个版本，具体操作参考发布ModelArts数据集中的数据版本。 为了便于后期的模型构建和开发，对同一数据源来说，将其不同时间对数据的处理和标注按
动保存在“README.md”文件里。 更新后的“README.md”文件自动存放在数据集详情页的“文件版本”页签或者是模型详情页的“模型文件”页签。 创建数据集资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“数据集”。
选择随机分配时，扩缩容完成后，节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ时，可指定扩缩容完成后节点的可用区分布。 修改容器引擎空间大小 扩容资源池时，可以设置新建节点的容器引擎空间大小。此操作会导致资源池内该规格下节点的dockerBaseSize不一致，可能会使得部分任务在不同节点的运行情况不
同时，您开发的代码，也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开，使用的是CPU计算资源。如需切换为GPU，请在右侧窗口，更换GPU规格。 在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab，使用的是CPU或GPU资源，无法使用Ascend资源。
IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径（local_path）有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题： API/SDK
ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？ 在控制台页面操作删除专属资源池后，后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中，用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池，建议等待5min后再创建，且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试，建议用例用随机串替代。
新创建的节点设置不同于资源池的计费模式，例如用户可以在包周期的资源池中创建按需的节点。如果用户不指定该参数，创建的节点计费模式和资源池保持一致。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择随机分配和指定AZ。 选择随机分配时，扩缩容完成后，节点的可用区分布由系统后台随机选择。
设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型，选中自动化搜索参数后，需设置取值范围。 搜索算法配置 ModelArts内置三种超参搜索算法，用户可以根据实际情况选择对应的算法，支持多选。对应的算法和参数解析请参考以下： ba
object API已授权的APP的基本信息。 表5 AppAuthApiAuthInfo 参数 参数类型 描述 api_id String API编号。 authed_apps Array of ApigAppDetailInfo objects API已授权的APP的基本信息。 表6 ApigAppDetailInfo
String 操作路径，符合标准的Json PATCH格式，代表以服务详情的Json返回体为基准，想要执行替换的值的目标路径（Json PATH）。当前支持且仅支持对模型相关所有参数的替换更新，因此前缀固定为“/config/”。例如，当期望更新第一个模型中的实例数量，则路径为“/co
委托名称前缀固定为ma_agency。 如该字段为iam-user01，则创建出来的委托名称为ma_agency_iam-user01。 默认为空，表示创建名称为modelarts_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。
failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题，无法自动下载VS Code Server，请手动安装。 解决方法 打开VS 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
模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模型的参数可能并不都是最合适的，因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调，简单易
配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
查询OS的配置参数 功能介绍 获取ModelArts OS服务的配置参数，如网络网段，用户资源配额等。 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
flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 NotebookFlavor 参数 参数类型 描述 arch String
} } ] } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 X-auth-Token的值为获取到的Token值。 “dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_
已订阅的资产。 我的案例 展示个人发布的资产案例和已订阅的资产案例。 “我的发布”：可以查看个人发布的案例信息。 “我的订阅”：可以查看个人订阅的案例信息。 我的AI说 展示个人发布的技术文章列表，可以查看文章浏览量、收藏量、订阅量等信息。通过右侧的“删除”可以管理已发布的技术文章。
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