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处理方法 安装第三方包 pip中存在的包，使用如下代码： import os os.system('pip install xxx') pip源中不存在的包，此处以“apex”为例，请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。
图4 上传成功 上传本地大文件（100MB~50GB）至JupyterLab 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传至OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook。
os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径） 也可在搜索引擎寻找其他获取文件路径的方式，使用获取到的路径进行文件读写。 父主题： 编写训练代码
" os.environ['UNET_PATH'] = f"{mindir_dir}/unet_graph.mindir" os.environ['VAE_DECODER_PATH'] = f"{mindir_dir}/vae_decoder.mindir" os.environ[
AI引擎的值是系统自动写入的，无需设置。 图5 设置元模型来源 在AI应用列表页面，当AI应用状态变为“正常”时，表示AI应用创建成功。单击AI应用操作列的“部署”，弹出“版本列表”，单击操作列“部署>在线服务”，将AI应用部署为在线服务。
AI引擎的值是系统自动写入的，无需设置。 图5 设置元模型来源 在AI应用列表页面，当AI应用状态变为“正常”时，表示AI应用创建成功。单击AI应用操作列的“部署”，弹出“版本列表”，单击操作列“部署>在线服务”，将AI应用部署为在线服务。
import os os.system("pip install /home/ma-user/modelarts/package/moxing_framework-*.whl") 本案例仅适用于训练作业环境。 父主题： 功能咨询
/usr/bin/env python import os import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp def run(rank, size): """
import gradio as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name): return
cd YOLOX sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时，每行结尾是\r\n，而在Linux系统中行每行结尾是\n，所以在Linux系统中运行脚本时，会认为\r是一个字符，导致运行报错“$'\r': command not found
"/home/ma-user/work/cifar10/" # 形式1，数据在OBS上，且是一个压缩文件 obs_path = os.path.join(base_bucket_path, "dataset-zip/dataset.zip") data_local = os.path.join
_tmp_name = name.replace('/', '_') if mox.file.exists(name): mox.file.copy(name, os.path.join('cache', 'h5py_tmp', self.
优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
import os; os.system(find /usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。
进入地址，单击“Download”，选择“Archive Versions”，“Version”选择“4.3-1.0.1.0”，“OS Distribution”选择“Ubuntu”，“OS Distribution Version”选择“Ubuntu 16.04”，“Architecture
import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题： 硬盘限制故障
处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息： import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"] = "1" 父主题
由于后台会自动将代码目录下载至容器的“/home/work/user-job-dir/”目录下，因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件： import os os.system('bash /home/work/user-job-dir/code/test.sh
账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进行结算，具体扣费规则可以参考按需产品周期结算说明。
“智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
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