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r。 解决方法 禁止VS Code自动升级。单击左下角选择Settings项，搜索Update: Mode，将其设置为none。 图1 打开Settings 图2 设置“Update: Mode”为“none” 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
图10 手动创建的委托 在“授权记录”页面单击“授权”，勾选要配置的策略，单击“下一步”设置最小授权范围，单击“确定”，完成授权修改。 设置最小授权范围时，可以选择指定的区域，也可以选择所有区域，即不设置范围。 删除授权 为了更好的管理您的授权，您可以删除某一IAM用户的授权，也可批量清空所有用户的授权。
自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的规格务必满足模型的要求，当设置的规格过小，无法满足模型的最小推理要求时，则会出现部署失败或预测失败的情况。 图1 设置自定义规格 父主题：
称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
0.5.3 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 注：若构建镜像时报错pip超时，可在Dockerfile中添加如下命令设置pip源 RUN pip config set global.index-url https://xxx/simple RUN pip config
在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，专属资源池容器引擎空间可在创建资源池时自定义设置，设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。
量，能更好的支撑用户使用该资产。 在镜像详情页，选择“镜像介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑镜像基础设置和镜像描述。 表1 镜像介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示镜像的名称，不可编辑。 README.md - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。
在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
是否需要安装训练平台指定的 moxing 版本。true为需要。只有填写了engine_name，engine_version，image_url参数时支持该设置。 表15 Summary 参数 是否必选 参数类型 描述 log_type 否 String 训练作业可视化日志类型，配置后训练作业可作为可视化作业数据源。可选取值如下：
ModelArts支持设置子用户的细粒度权限、不同工作空间之间资源隔离。ModelArts工作空间帮您实现项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果您开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID，并在企业项目下添加用户组，为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。
S桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“参数名称”为“data_url”。设置数据存储位置为您的OBS目录，例如 “/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-data/
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表7 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表7 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表10 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
量，能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页，选择“模型介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示模型的名称，不可编辑。 许可证 模型遵循的使用许可协议，根据业务需求选择合适的许可证类型。
PuTTY时就可以单击保存的任务名称，即可打开远程连接。 图3 设置Session 选择“Window > Translation”，在“Remote character set:”中选择“UTF-8”。 图4 设置字符格式 选择“Connection > Data”， 在“Auto-login
在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题定位主要基于GPU环境和NPU环境上运行的过程
选择数据集支持用于什么类型的训练模型。 运行平台 选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后，当资产上架后，该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行平台后，单击“设置”，在弹窗中可以自定义设置运行平台的资产标签，且标签可以被一起同步至运行平台。 数据集描述 - 资产
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