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swr_location”来指定您的镜像位置。 制作自定义镜像的操作指导及规范要求，请参见模型镜像规范。 说明： 您选择的模型镜像将共享给系统管理员，请确保具备共享该镜像的权限（不支持导入其他账户共享给您的镜像），部署上线时，ModelArts将使用该镜像部署成推理服务，请确保您的镜像能正常启动并提供推理接口。
Glob os.listdir mox.file.list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir
ModelArts_Market update_user 日志 出于分析或审计等目的，用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7天的操作记录。本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 对接云审计服务的配置方法请参见查看审计日志章节。
5版本，如果非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中，“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND']
/user-job-dir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时，在训练过程中预置框架会自动解析Ascend
镜像。 容器调用接口参数：根据镜像实际提供的协议和端口填写，本案例中的SDXL镜像提供HTTP服务和8183端口。 图4 填写参数（1） 系统运行架构： 选择ARM. 推理加速卡：无。 部署类型： 在线服务。 请求模式：同步请求。 启动命令： source /etc/bashrc
String 存储类型，当前支持“obs”、“obsfs” 和“evs”，其中，obsfs类型当前仅支持部分专属资源池。若您需要挂载OBS并行文件系统，请提工单。 location 否 Object 存储位置，如果type为“obs”类型，该参数必须填写，如表15所示数据结构，如缺省值为“NULL”。
pt请替换成实际值。 import os import torch from PIL import Image import open_clip if 'DEVICE_ID' in os.environ: print("DEVICE_ID:", os.environ['DEVICE_ID'])
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： Standard模型训练
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
cd YOLOX sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时，每行结尾是\r\n，而在Linux系统中行每行结尾是\n，所以在Linux系统中运行脚本时，会认为\r是一个字符，导致运行报错“$'\r': command not foun
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明： 如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI
为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。 “配置文件” 系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关，您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。 说明： 该功能即将下线，后续请根据“AI引擎”
# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
path”中，再导入： import os import sys # __file__为获取当前执行脚本main.py的绝对路径 # os.path.dirname(__file__)获取main.py的父目录，即project_dir的绝对路径 current_path = os.path.dirname(__file__)
-v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同
重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm -rf /home/work/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/') os.system("pip
否，使用Token认证时必选。 - X-Sdk-Date 请求的发生时间，格式为(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值为当前系统的GMT时间。 否，如果使用AK/SK做接口认证的时候，那么此字段必须设置；如果使用PKI token的时候，不必设置。 20190307T101459Z
再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示： 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值（0.9），此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值（即每一行的数据都是一样的），此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯
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