F2进入命令行模式，按如下指导修改完成后，再重启操作系统。 启动失败原因：制作镜像过程通过虚拟化制作，在UVP底层转化过程中，可能概率性会遇到转换格式差异，导致启动文件转换失败，从而在使用该虚拟机镜像发放的 裸金属服务器 强制重启后会概率性启动失败，所以需要手动固化grub，保证启动不会失败。 是否与操作系

查看更多 →

能否在函数代码中使用线程和进程？ FunctionGraph函数工程打包有哪些规范（限制）？ FunctionGraph如何隔离代码？ HTTP函数bootstrap启动文件如何创建？

查看更多 →

按钮，自行上传编译好的Scala或者JAVA代码jar包。 查看已有样例代码内容。 在左侧的“配置信息”框中，在“启动文件”后单击“选择”。 在弹出的“选择启动文件”对话框中，选择要启动的文件，单击“确认”。 在作业编辑界面，单击右上角的“提交运行”，进入“作业运行记录”界面。 作业运行成功后，界面展示如图2所示。

查看更多 →

自定义镜像 算法使用的容器镜像。只有使用自定义引擎版本或自定义镜像创建的算法才有该参数。 代码目录 算法代码存放的OBS目录。 启动文件 启动文件的OBS存放目录。只有使用预置框架创建的算法才有该参数。 启动命令 显示启动命令。只有使用自定义镜像创建的算法才有该参数。 输入 算法的输入参数。

查看更多 →

描述：简要描述标注脚本，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过256个字符。 Boot文件路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持.py类型的启动文件。文件路径只能包含数字、英文、下划线、中划线、点、斜杠和空格，不能超过256字符。 参数列表 可以自定义

查看更多 →

本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下： 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数（含文件、文件夹数量）不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 父主题： 功能咨询

查看更多 →

silently 原因分析 根据报错信息，可以判断是日志文件的大小已达到限制。出现该报错之后，日志不再增加，后台将继续运行。 处理方法 请您在启动文件中减少无用日志输出。 父主题： 硬盘限制故障

查看更多 →

__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。 处理方法 如果超过最大递归深度，建议您在启动文件中增大递归调用深度，具体操作如下： import sys sys.setrecursionlimit(1000000) 父主题： 业务代码问题

查看更多 →

Gallery中订阅的算法创建训练作业时，不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。 说明： 当您使用AI Gallery中订阅的算法创建训练作业时，不支持该参数。 “运行用户ID” 容器运行时的用户ID。 “本地代码目录” 训练代码在训练容器中的存放路径。 “工作目录” 训练启动文件在训练容器中的路径。 “计算节点个数”

查看更多 →

文件数（含文件、文件夹数量）小于或等于1000个。 文件总大小小于或等于5GB。 “启动文件” 必须为“代码目录”下的文件，且以“.py”结尾，即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。 代码目录路径中的启动文件为训练启动的入口。 图1 使用自定义脚本创建算法 输入输出管道设置

查看更多 →

应用图片仅支持jpg、png、bmp格式、大小2MB以内的图片。 应用安装包仅支持.zip格式。 应用安装包上传至OBS桶时，仅支持一级目录路径。 应用安装包中的应用启动文件必须是.exe文件。

查看更多 →

配置算法参数 Boot文件路径 选择算法文件中的启动文件路径，文件路径为在算法文件中的相对路径，一般为根目录下“xxx.py”。启动文件编写详细说明请参考算法启动文件说明。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考： 图4 参数列表 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（

查看更多 →

训练作业常用文件路径是什么？ 如何安装C++的依赖库？ 训练作业中如何判断文件夹是否拷贝完毕？ 如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？ 训练作业如何调用shell脚本，是否可以执行

查看更多 →

000，绑定IP为127.0.0.1。 bootstrap文件是HTTP函数的启动文件，HTTP函数仅支持读取bootstrap 作为启动文件名称，其它名称将无法正常启动服务，bootstrap启动文件请参见bootstrap文件示例。 HTTP函数支持多种开发语言。 用户函数需要返回一个合法的http响应报文。

查看更多 →

分布式Tensorflow无法使用 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题： 业务代码问题

查看更多 →

训练作业中如何判断文件夹是否拷贝完毕？ 您可以在训练作业启动文件的脚本中，通过如下方式获取拷贝和被拷贝文件夹大小，根据结果判断是否拷贝完毕： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True)

查看更多 →

参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 选择算法文件中的启动文件路径，文件路径为在算法文件中的相对路径，一般为根目录下“xxx.py”。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考： 图4 参数列表 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（

查看更多 →

仅当使用内置评测模板时需要按此要求配置模型推理文件。如果使用自定义评测脚本评测时，仅需提供模型即可，具体目录结构由用户自行决定。 模型推理启动文件实例 如果要将自定义模型用于评测，启动文件请参考如下示例，以2D目标检测为例： # -*- coding: utf-8 -*- """ 用户自定义启动脚本，用于模型评测

查看更多 →

开发HTTP函数 本章节通过HTTP函数部署koa框架，更多HTTP详情，请参见创建HTTP函数。 前提条件 准备一个bootstrap启动文件，作为HTTP函数的启动文件。举例如下： /opt/function/runtime/nodejs14.18/rtsp/nodejs/bin/node

查看更多 →

使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动训练的启动文件 └─torchlaunch.sh # 使用自定义镜像功能，通过torch.distributed.launch命令启动训练的启动文件 └─torchrun.sh

查看更多 →

，Mox也就会不断的被导入，导致打印很多Mox的版本信息。 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.env

查看更多 →