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IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件
使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list ecs:serverKeypairs:get ecs:serverKeypairs:delete ecs:serverKeypairs:create 为开发环境Notebook实例配置登录密钥。
表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照云服务器实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 计算资源 计算资源、云硬盘 适用资源池 专属资源池
的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。
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SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 表4 CustomHooks 参数 是否必选 参数类型 描述 container_hooks 否 ContainerHooks
目录用于后续存储代码使用，例如：training_data。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系
VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 在VS Code的环境中执行Ctrl+Shift+P 搜install local，按需选择即可 父主题： VS Code使用技巧
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model_path): # 调用父类构造方法 super(PTVisionService, self).__init__(model_name, model_path) # 调用自定义函数加载模型 self.model
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境Notebook不需要Session鉴权，可以直接使用。示例代码如下： 1 2 from modelarts.session import Session session = Session() 本地PC使用ModelArts
租户不可见域名：指华为云服务在内网相互调用使用的域名，外部用户无法访问到对应的权威DNS服务器；或者Internet受限访问域名，只允许华为办公网络黄&绿区华为员工及合作方或外包人员访问的域名。 华为云基础域名安全使用，避免直接为租户分配基础域名。 华为云服务在内网互相调用使用的域名，避免使用外部已备案域名。
s申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败？ 查看资源池失败报错信息： 包含错误码，如：Ecs.0000时，可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码，如：BMS.0001时，可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。
中查找Linux解压命令操作。 上传本地超大文件（50GB以上）至JupyterLab 不支持在Notebook的JupyterLab中直接上传大小超过50GB的文件。 50GB以上的文件需要先从本地上传到OBS中，再在Notebook中调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口读写OBS中的文件。
ssl_context='adhoc') 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在
调用获取训练作业支持的公共规格接口获取训练作业支持的资源规格。 调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。 调用创建算法接口创建一个算法，记录算法id。 调用创建训练作业接口使用刚创建的算法返回的uuid创建一个训练作业，记录训练作业id。 调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。
个主要方法，用来加载和保存预训练模型。 # 1. 调用 init_weights() 来初始化所有模型权重 # 2. 从目录中（本地或者是url）中导入序列化的模型 # 3. 使用导入的模型权重覆盖所有初始化的权重 # 4. 调用 PretrainedConfig.from_pr
成功登录提示 步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试 下载代码至本地。 本案例中，以图像分类模型resnet50模型为例，路径为“./models/official/cv/resnet/” # 在本地电脑Terminal下载代码至本地 git clone https://gitee
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