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TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。 开启故障自动重启 用户可以在部署在线服务任务时，勾选“高级选项”的“现在配置”，可以看到“故障自动重启”参数，打开开关即可。 图1 故障自动重启 父主题： 管理同步在线服务
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
等类型。对于布尔类型，建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_type：必选参数，训练作业使用的AI框架类型，可参考步骤5的返回结果。 train_instance_type：必选参数，训练实例类型，这里指定’local’即为本地训练。
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 annotation_format
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。可选值如下：
save("fantasy_landscape_npu.png") 在运行pipeline时，默认的加速卡为0号卡，当机器有多人使用时，可能存在资源占用而无法正常运行的情况，可以通过环境变量指定加速卡ID，如指定5号卡进行执行。 # mslite_pipeline.py … os.environ['DEVICE_ID']
ssh SSHResp object SSH连接信息。 jupyter_lab JupyterLab object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值
从DLI导入数据，用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致，支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明，请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，用户可以在下拉框中选择需要的队列。
已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表中，但是流式集群不支持导入操作。请在下拉框中选择您所需的集群。
auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令，用户根据提示的补全命令，复制并在当前Term
MoXing常用操作的样例代码 读写操作 读取一个OBS文件。 例如读取“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件内容，返回string（字符串类型）。 1 2 import moxing as mox file_str = mox.file.read(
SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用，无需进行Session鉴权。 登录ModelArts控制台，在“开发环境 > Notebook”中创建Notebook实例，在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebo
训练作业创建成功响应说明 参数 类型 描述 TrainingJob Object 训练对象，该对象包含job_id等属性，对训练作业的查询、更新、删除等操作时，可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。 表7 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg
对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点 针对大型、复杂的Workflow，为节省重复运行消耗的时间，在运行业务场景时，用户可以选择其中的部分节点作为业务场景运行，工作流在执行时将会按顺序执行部分运行节点。
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