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创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 如果您在创建Notebook实例之后，打开Notebook时，因报错导致无法打开页面，您可以根据以下对应的错误码来排查解决。 打开Notebook显示黑屏 Notebook打开后黑屏，由于代理问题导致，切换代理。 打开Notebook显示空白
删除训练作业 功能介绍 删除训练作业接口用于从ModelArts平台上移除已创建的训练作业。 该接口适用于以下场景：当用户需要清理已完成或不再需要的训练作业时，可以通过此接口删除指定的训练作业。使用该接口的前提条件是训练作业已存在且用户具有删除训练作业的权限。删除操作完成后，训练
导出ModelArts数据集中的数据 导出ModelArts数据集中的数据到OBS 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 父主题： 数据准备与处理
exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1') 由于OBS允许同名的文件和文件夹（Unix操作系统不允许），如果存在同名的文件和文件夹，例如“obs://bucket_name/sub_dir_0/abc”，当调用mox.file.ex
ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时，建议使用如下方法： import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例（默认页面） 创建Notebook实例（新版页面） 管理Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例
训练作业找不到GP 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GP。
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。
ModelArts Studio（MaaS） ModelArts Studio（MaaS）模型调优作业运行失败，报错：Modelarts.6001 ModelArts Studio（MaaS）模型服务部署失败，报错：jod failed: real time create service
训练作业运行失败 训练作业运行失败排查指导 训练作业运行失败，出现NCCL报错 自定义镜像训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResN
日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of
创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
Function Calling介绍 使用场景 大语言模型在处理复杂任务时可能会遇到自身能力的局限性，例如需要调用实时数据、执行专业领域计算或进行特定服务操作时，模型本身的知识和能力往往无法满足需求。这种情况下，如何让模型突破自身限制，完成更复杂的任务成为了亟待解决的问题。大语言模型的Function
DeepSeek基于MaaS推理和应用 基于ModelArts Studio（MaaS） DeepSeek API和Dify快速构建网站智能客服 基于ModelArts Studio（MaaS） DeepSeek API和Cherry Studio快速构建个人AI智能助手 基于ModelArts
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
使用Cloud Shell调试生产训练作业 ModelArts Standard提供了Cloud Shell，可以登录运行中的容器，用于调试生产环境的训练作业。 约束限制 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。 前提条件：给子账号配置允许使用Cloud
创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session
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