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aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
kubernetes.io/hostname hostNetwork: true # 采用宿主机网络模式 containers: - image: ${image_name} # 镜像地址
kubernetes.io/hostname hostNetwork: true # 采用宿主机网络模式 containers: - image: ${image_name} # 镜像地址
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后，向运行的服务发起推理请求，报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景，常见场景如下： 通信出错 请求报错：{"
使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArt
发布免费模型 在AI Gallery中，您可以个人开发的模型免费分享给他人使用，包括ModelArts模型和HiLens技能。 前提条件 如果是发布ModelArts模型，已经在ModelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操
解析Pascal VOC文件 解析xml文件支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。 PascalVoc.parse_xml(xml_file_path, session=None) 示例代码 指定xml路径，通过调用parse_xml来解析获取xml文件的信息。
kubernetes.io/hostname hostNetwork: true # 采用宿主机网络模式 containers: - image: ${image_name} # 镜像地址
kubernetes.io/hostname hostNetwork: true # 采用宿主机网络模式 containers: - image: ${image_name} # 镜像地址
计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足，就可以持续使用资源，详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
指标命名空间。可选值如下： PAAS.CONTAINER：组件指标、实例指标、进程指标和容器指标的命名空间 PAAS.NODE： 主机指标、网络指标、磁盘指标和文件系统指标的命名空间 PAAS.SLA：SLA指标的命名空间 PAAS.AGGR：集群指标的命名空间 CUSTOMMETRICS：默认的自定义指标的命名空间
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务，可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
计费样例 计费场景一 某用户于2023/03/18 15:30:00使用一个按需计费的公共资源池进行训练，规格配置如下： 规格：CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数：1个 用了一段时间后，于2023/03/20 10:30:00停
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景，例如面向ToC业务的AIGC推理场景，客户业务量会随时间有规律的波动，按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运
keras from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Dropout # 定义模型网络 model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(28,28))) model.add(Dense(units=5120
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