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登录容器镜像服务控制台。选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 图4 获取登录指令 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
steps=[model_registration] ) 上述案例中，系统会自动获取订阅模型中的自定义镜像，然后结合输入的OBS模型路径，注册生成一个新的模型，其中model_obs可以替换成JobStep的动态输出。 model_type支持的类型有："TensorFlow"、"MXNet"、"Caffe"、
failed_reasons Object 创建、启动失败原因，如表22所示。 annotations Map<String,String> 注解信息。 其中，生成的url信息，不可直接访问使用。 extend_params Map<String,String> 扩展参数。 表20 storage定义数据结构说明
切换Lite Server服务器操作系统 场景描述 Lite Server为一台弹性裸金属服务器，您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能，对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式： 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统
rd资源池”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 网络名称：创建网络时默认生成网络名称，也可自行修改。 网段类型：可选“预置”和“自定义”。自定义网络建议使用网段：10.0.0.0/8~24、172.16.0.0/12~24、192
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： #
SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 在Notebook中，无需鉴权配置，可直接使用ModelArts SDK，可以完成OBS管理、训练作业管理、模型管理以及在线服务管理。
是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数，默认是1，表示单节点。 --boot-file
自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换
0条。数据集示例如下，单轮对话也可以复用此格式。您可以单击下载，获取示例数据集“simple_moss.jsonl”，该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。 {"conversation_id": 1, "chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"}
细参数请参见表1。 图2 Notebook基本信息 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。系统会自动生成一个名称，您可以根据业务需求重新命名，命名规则如下：只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过128位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。
法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
行处理，可以分组打标或者清洗图片。 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 POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks
集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(1000，3，32，32)，标签仍为10类，指定custom_data
行处理，可以分组打标或者清洗图片。 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 /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks
ModelArts权限管理基本概念 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照个人用
Lite Cluster资源开通 集群资源开通流程 开通集群资源过程中用户侧需要完成的任务流程如下图所示。 图1 用户侧任务流程 表1 Cluster资源开通流程 任务 说明 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买，需要提前联系客户经理申请开通资源规格，预计1~3个
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，
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