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删除资源池 功能介绍 删除指定的资源池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/pools/{pool_name}
创建Standard专属资源池 本章节主要介绍创建Standard专属资源池的详细操作。 前提条件 已经创建虚拟私有云。 已经创建子网。 步骤一：创建网络 ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接，基于华为云的VPC进行封装，对用户仅提供网络名称以及CI
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
查看ModelArts模型事件 创建模型的（从用户可看见创建模型任务开始）过程中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应模型的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建模型过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 事件类型 事件信息（“XXX”表示占位符，以实际返回信息为准）
创建Notebook实例 功能介绍 创建Notebook实例，可以根据您指定的实例规格，不同AI引擎镜像，存储等相关参数，为您创建一个Notebook，您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。 该接口为异步操作，创建Notebook实例的状态请通过查询Notebook实例详情接口获取。
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够
查看ModelArts模型详情 查看模型列表 当模型创建成功后，您可在模型列表页查看所有创建的模型。模型列表页包含以下信息。 表1 模型列表 参数 说明 模型名称 模型的名称。 最新版本 模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。
更新资源池 功能介绍 更新指定的资源池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project_id}/pools/{pool_name}
管理标注作业 查看标注作业 在ModelArts数据标注页面可查看用户自己创建的标注作业。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，进入数据标注页面。 在“我创建的”页签，可查看自己创建的标注作业。用户可查看自己创建的标注作业的相关信息。 图1 我创建的
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。
管理Lite Cluster节点池 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。一个节点池包含一个节点或多个节点，能通过节点池批量配置一组节点。 在资源池详情页，单击“节点池管理”页签，您可以创建、更新和删除节点池。 图1 节点池管理
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 100 ModelArts.0116 The expected {0} exceeds the quota limit. 资源{0}超过配额限制。
创建资源池 功能介绍 用户创建资源池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/pools 表1 路径参数 参数 是否必选
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？ 问题现象 在高性能8卡GPU的裸金属上的训练任务突然变慢，以前1个epoch约2小时执行完成，最近1个epoch需要2天才能执行完成，并且执行“nvidia-smi”也明显变很卡顿。 原因分析 根据现象描述可能出现了nvidia-smi
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过
部署模型为在线服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中，存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景，ModelArts提供容错检查功能，帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项：环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时，隔离
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