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配套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
<>=&"'字符。 sample_id 否 String 样本ID，可调用查询样本列表接口获取。 score 否 String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验
登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。
使用人员，具有独立的身份凭证（密码和访问密钥），根据账号授予的权限使用资源。IAM子用户相关介绍请参见IAM用户介绍。 联邦用户：又称企业虚拟用户。联邦用户相关介绍请参见联邦身份认证。 委托用户：IAM中创建的一个委托。IAM创建委托相关介绍请参见创建委托。 所有用户：该选项表示
Integer 部署进度，当状态是deploying时，返回。 invocation_times Number 服务的总调用次数。 failed_times Number 服务调用失败次数。 is_shared Boolean 是否是订阅的服务。 shared_count Number 订阅的服务数。
在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout 自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 在线服务预测报错DL.0105 时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 父主题： 推理部署
ain/test-pytorch.py，这里就只需要填写test-pytorch.py。 obs_path：可选参数，一个OBS目录。仅在本地单机调试时不需要该参数，提交远程训练时必选，会将训练脚本压缩并上传到该路径。 准备训练输出，如果用户不需要将训练输出上传到OBS，可以省略这一步。
model_version String 模型版本。 invocation_times Number 模型实例的总调用次数。 failed_times Number 模型实例调用失败次数。 cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。 cpu_core_total Float
is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 model_total_count Integer 模型的数量。
is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 如下以更新名为“config”的作业参数为例。 PUT
如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？ 训练作业如何调用shell脚本，是否可以执行.sh文件？ 训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 自定义python包中如果引用model目录下的文件，文件路径怎么写
device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。
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务的网络有隔离，则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取，而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。 图4 查询外网IP地址 父主题： 管理Notebook实例
Galley参数说明 参数 说明 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称。 来源 可选择“ModelArts”、“对象存储服务（OBS）”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置 用来存储发布的资产。 数据类型
在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 在线服务处于运行中状态时，如何填写推理请求的request header和request body 作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 服务部署失败，报错ModelArts.3520，服务总数超限 配置了合理的服务部署超时时间，服务还是部署失败，无法启动
device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。
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