conda3-4.6.14-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64.sh -b -p /home/ma-user/anaconda3 && \ rm -rf Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64
Notebook无法执行代码，如何处理？ 当Notebook出现无法执行时，您可以根据如下几种情况判断并处理。 如果只是Cell的执行过程卡死或执行时间过长，如图1中的第2个和第3个Cell，导致第4个Cell无法执行，但整个Notebook页面还有反应，其他Cell也还可以单击，则直接单击下图中红色方框处的“interrupt
查询训练作业的日志和监控信息，是否存在明确的OOM报错信息。 是，训练作业的日志里存在OOM报错，执行2。 否，训练作业的日志里没有OOM报错，但是存在监控指标异常，执行3。 排查训练代码是否存在不断占用资源的代码，使得资源未被合理使用。 是，优化代码，等待作业运行正常。 否，提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
在控制台右上角的账户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在“我的凭证”页面，选择“访问密钥>新增访问密钥”，如图3所示。 图3 单击新增访问密钥 填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到
失败时，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力，开启此功能前请确认代码已适配断点续训，操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启，则系
/home/ma-user/anaconda3 TensorFlow-2.1 /home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1 my-env /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env
('cp35', 'abi3', 'manylinux1_x86_64'), ('cp35', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp34', 'abi3', 'manylinux1_x86_64'), ('cp34', 'abi3', 'linux_x86_64')
"api_url" : "https://d566c7efafe04a26a83d3a8475602ee3.apig.xxxxxx.com/v1/infers/456963f1-737c-4de0-8bee-5b4f6f3a8fa3", "api_path" : "/v1/infers/456
"DATASET", "source" : "X6c3N3eztX7cr3Arvqu" }, "inputs" : [ { "type" : "DATASET", "source" : "X6c3N3eztX7cr3Arvqu" } ], "template"
"source" : "X6c3N3eztX7cr3Arvqu" }, "inputs" : [ { "type" : "DATASET", "source" : "X6c3N3eztX7cr3Arvqu" } ],
0.1.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt3p mindspore_2.2.12-cann_7.0.1.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt3p 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch）
9a-f]{3}-[89ab][0-9a-f]{3}-[0-9a-f]{12}$。 默认取值：不涉及。 hps_id String 参数解释：超节点ID。 约束限制：不涉及。 取值范围：^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[1-5][0-9a-f]{3}-[89ab
9a-f]{3}-[89ab][0-9a-f]{3}-[0-9a-f]{12}$。 默认取值：不涉及。 hps_id String 参数解释：超节点ID。 约束限制：不涉及。 取值范围：^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[1-5][0-9a-f]{3}-[89ab
10-hce_2.0.2503-aarch64-snt3p Ascend snt3p 推理部署 mindspore_2.6.0rc1-cann_8.1.rc1-py_3.10-hce_2.0.2503-aarch64-snt3p 表3 mindspore_2.6.0rc1-cann_8
/home/ma-user/anaconda3 PyTorch-1.8 /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8 python-3.7.10 * /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3
参数解释：实例所在子网的ID。 取值范围：^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[1-5][0-9a-f]{3}-[89ab][0-9a-f]{3}-[0-9a-f]{12}$。 表3 CloudServer 参数 参数类型 描述 id String 参数解释：服务器资源id，或超节点子节点id。
多边形 各点坐标。 <x1>100<x1> <y1>100<y1> <x2>200<x2> <y2>100<y2> <x3>250<x3> <y3>150<y3> <x4>200<x4> <y4>200<y4> <x5>100<x5> <y5>200<y5> <x6>50<x6>
自然数 instance_id，npu 109 npu_macro3_serdes_lane3_snr NPU Macro3 Serdes Lane3的信噪比 该指标描述NPU Macro3 Serdes Lane3的信噪比 db 不涉及 自然数 instance_id，npu 110
9a-f]{3}-[89ab][0-9a-f]{3}-[0-9a-f]{12}$。 默认取值：不涉及。 hps_id String 参数解释：超节点ID。 约束限制：不涉及。 取值范围：^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[1-5][0-9a-f]{3}-[89ab
