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AlgorithmMetadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config 否 AlgorithmJobConfig object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。
修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
"Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。
解决方案 需要减少容器大小。Notebook容器的大小分为两部分：镜像大小和容器中新安装文件的大小。因此有两种方法来解决该问题： 减少容器中新安装文件的大小 删除用户在Notebook新安装的内容，比如用户在Notebook中下载了很多文件，可以将这些文件删除。这种方法仅适用于
Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。 解决方案 卸载中文插件：如果安装了中文插件，建议先卸载。 如果问题仍未解决，可以在VS Code官方社区查找相关解决方案或更新插件。 父主题：
ailed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize
训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于Standard开发环境，模型训练，服务部署，请参考下表。镜像的URL、包含
error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息，然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性： print(torch.cuda
pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。
Notebook”，进入“Notebook”页面。 选择运行中的Notebook实例，单击实例名称，进入Notebook实例详情页面，在“存储配置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。 设置本地挂载目录，在“/data/”目录下输入一个文件夹名称，例如：demo。挂载时，后台自
他人分享的样例代码，具体请参见使用CodeLab免费体验Notebook。 ModelArts提供了云化版本的Notebook，无需关注安装配置，即开即用，具体参见创建Notebook实例。 ModelArts Notebook支持以下几种使用方式，用于开发基于PyTorch、T
请求链路编号，可用于日志追踪 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间，仅触发服务配置升级时会返回，比如修改config参数，可根据此时间从服务更新记录中过滤出此次的更新结果；修改描述或启停服务不会返回此参数。 resource_ids
修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
是否有精度问题。预检工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。 PyT
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的引擎版本和依赖包，可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置，用户无需对此做任何适配，安装所需的软件包即可使用。 此类镜像为最基础的镜像，主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题，所以镜像中未安装任何组件；如果需使用OBS
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokeniz
如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。单击操作列的
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