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数据类型 name 服务部署节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 服务部署节点的输入列表 否 ServiceInput或者ServiceInput的列表
m”关键字查看。当容错检查正常通过时，可以减少运行故障上报问题。 容错检查失败时，会打印检查失败的日志。您可以通过在日志中搜索“item”关键字查看失败信息。 如果作业重启次数没有达到设定的次数，则会自动做重新下发作业。您可以通过搜索“error,exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。
是否必填 数据类型 name 工作流的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64位字符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表 是 list[Step] storages 统一存储对象列表
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
查看诊断报告 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。
Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字，如果用户创建文件夹命名为checkpoints，则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints，或者新
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时，可首先查看日志，多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能，如果训练作业运行失败，ModelArts会自动识别导致作业失败的原因
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持通过远端文件地址下载文件。 要求：远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时，可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，
日志窗口下载，请在创建训练作业时指定OBS路径用于保存训练日志。 图6 下载日志 搜索关键字 用户可以在系统日志右上角的搜索框搜索关键字，如图7所示。 图7 搜索关键字 系统支持高亮关键字并实现搜索结果间的跳转。搜索功能仅支持搜索当前页面加载的日志，如果日志加载不全（请关注页面提
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision
文件夹名称不能包含以下字符 : \/:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号（.）或斜杠（/）开头或结尾。 文件夹的绝对路径总长度不能超过1023字符。 任何单个斜杠（/）表示分隔并创建多层级的文件夹。 图2 新建文件夹 父主题： Standard自动学习
文件夹名称不能包含以下字符 : \/:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号（.）或斜杠（/）开头或结尾。 文件夹的绝对路径总长度不能超过1023字符。 任何单个斜杠（/）表示分隔并创建多层级的文件夹。 图2 新建文件夹 父主题： 使用窍门
name="training_job", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息，不填默认使用name algorithm=wf
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 删除/退订/释放节点 具体操作请参见释放游离节点章节。
“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 删除/退订/释放节点 具体操作请参见释放游离节点章节。
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision
在Lite资源池的扩缩容页面，也可以查看节点池的存储配置信息。 查找搜索节点池 在节点池管理页面的搜索栏中，支持通过节点池名称、规格 、容器引擎空间大小、可用区等关键字搜索节点池。 设置节点池列表显示信息 在节点池管理页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点池列表中显示的信息进行自定义。 父主题： Lite
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