请参考模型包规范写配置文件和推理代码，并存储至需部署的模型所在OBS目录下。 图1 错误信息 父主题： PyCharm Toolkit使用

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如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 PyCharm ToolKit的错误日志记录在PyCharm的“idea.log”中，以Windows为例，该文件的路径在“C:\Users\xxx\.IdeaIC2019.2\system\log\idea.log”。 在日志中搜索

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在PyCharm中上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS上传到云上开发环境。 上传数据至OBS，具体操作请参见上传文件至OBS桶。 将OBS中的数据传至Notebook中，通过在本地I

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建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的 服务器 ，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebo

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镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以直接使用预置镜像启动Notebook实例，在实例中开发完成后，直接提交到ModelArts训练作业进行训练，而不需要做适配。 ModelArts开发环境提供的预置镜像版本是依据用户反馈和版本稳定性

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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件数量比较大时会启动，使用方式是边用边释放）。 程序运行过程中，产生了core文件，core文件占满了"/"根目录空间。 处理方法 排查数据集大小、数据集解压后的大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小

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IAM策略使用中 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 iam-policy-in-use 规则展示名 IAM策略使用中 规则描述 IAM策略未附加到IAM用户、用户组或委托，视为“不合规”。 标签 iam 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型 iam.policies

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Python开发环境配置 使用图像识别Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyCharm开发工具中

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方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。

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IAM权限使用中 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 iam-role-in-use 规则展示名 IAM权限使用中 规则描述 IAM权限未附加到IAM用户、用户组或委托，视为“不合规”。 标签 iam 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型 iam.roles 规则参数

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在创建算法时，您需要在输入路径配置中设置代码路径参数，默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参，默认为“data_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。 检查报错的路径是否存在 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。

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新增历史API，将数据管理（旧版）、开发环境（旧版）、训练管理（旧版）资料放到历史API中。 2023-03-09 新增资源管理的接口：资源管理 2023-02-23 新增开发环境的接口： 添加资源标签 删除资源标签 新增新版训练的接口： 创建训练作业标签 删除训练作业标签 查看训练作业标签 2023-02-02

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-圣地亚哥 使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为AI应用，进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型，可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型，可

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该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 开发工具样例列表 表2 Notebook样例列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 MindSpore PyCharm ToolKit工具

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在PyCharm开发工具中配置Python环境，在菜单依次选择“File > Settings > Project Interpreter”。 在页面上方选择您的Python安装路径，如图1所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图1 PyCharm配置python环境

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建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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Python开发环境配置 使用 内容审核 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyCharm开发工具中

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0001382844041.jpg。 图4 填写参数 复制代码示例至PyCharm中。 获取AK/SK，替换代码示例中的“<YOUR AK>”、“<YOUR SK>”参数。 登录访问密钥页面，新增访问密钥，或使用已有的访问密钥。访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。

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