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ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
xxx') 方式一在训练作业启动前即可完成相关依赖包的下载与安装，而方式二是运行启动文件过程中进行依赖包的下载与安装。 检查依赖包路径是否能被识别 代码如果在本地运行，需要将“project_dir”加入到PYTHONPATH或者将整个“project_dir”安装到“site-packa
关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pyto
String 下载的目标本地文件夹，下载的目标本地文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 父主题：
据比较大的调用请求（例如输出大于1k），请求预测会超过60秒导致调用失败，可提交工单设置请求超时时间。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看
进行运行和调试。 图1 本地IDE远程访问Notebook开发环境 Notebook可以视作是本地PC的延伸，均视作本地开发环境，其读取数据、训练、保存文件等操作与常规的本地训练一致。 对于习惯使用本地IDE的开发者，使用远程开发方式，不影响用户的编码习惯，并且可以方便快捷的使用云上的Notebook开发环境。
图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。 可根据使用场景判断清晰度是否满足需要。比如使用场景的数据采集来自高清摄像头，那么清晰度对应的需要高一些。可通过对数据集做锐化或模糊操作，添加噪声对清晰度做调整。 图像色彩的丰富程度 Colorfulness 横坐
进入OBS管理控制台，根据上述步骤获得的路径，找到对应版本号目录，即可获取数据集对应的标注结果。 如需将标注结果下载至本地，可前往manifest文件存储的OBS中，单击“下载”，即可将标注结果存储至本地。 图1 下载标注结果 父主题： Standard数据管理
管理ModelArts服务的委托授权 本节通过调用一系列API，以管理ModelArts服务的委托授权为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 管理ModelArts服务的委托授权流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建Mode
pem文件生成）。 单击“Open”。如果首次登录，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题：
用户自定义镜像使用远程SSH功能，OpenSSH版本要兼容或高于8.0； 用户制作的自定义镜像，在本地执行docker run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务；
名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点：可快速、低成本地搭建环境，使用标准化容器镜像，官方Notebook示例可直接运行。 缺点：由于是容器化环境因此不如裸机方式灵活，例如不支持root权限操作、驱动更新等。
本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下： 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数（含文件、文件夹数量）不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 父主题： 功能咨询
据比较大的调用请求（例如输出大于1k），请求预测会超过60秒导致调用失败，可提交工单设置请求超时时间。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看
大于100MB的文件至本地。 大于100MB的文件，需要先从JupyterLab上传到OBS，再通过OBS下载到本地，具体操作请参见从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地。 从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地 在JupyterLab文件列表中
（可选）本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例，介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1：安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2：下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时，默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件，需要修改文件权限改为ma-user可读，否则会出现Permission denied错误，因此需
调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集。 调用查询数据集详情接口根据数据集ID查询数据集的详情。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 调用批量更新样本标签接口根据数据集ID和样本ID给样本添加标签进行人工标注。 调用查询数据集的统计信息接口查看数据集的标注统计信息。 当数据集
确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip list是否包含所需的包，查看容器直接调用的python是否是自
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