提交训练作业报错“Invalid OBS path” 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 部署上线时，出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练？ 使用PyCharm ToolKit ，提示Error

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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使用PyCharm手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装2019

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使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境，ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成SSH远程连接N

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通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试

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al中使用ModelArts提供的Moxing库的文件操作API（mox.file.copy_parallel）完成。 在PyCharm环境中开启Terminal，VS Code中操作类似。 图2 PyCharm环境开启Terminal 在本地IDE的Terminal中使用Mox

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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Code连接Notebook后使用介绍 操作指导 06:08 VS Code连接Notebook后使用介绍 使用PyCharm远程连接Notebook 操作指导 16:29 使用PyCharm远程连接Notebook 使用PyCharm提交训练作业 操作指导 12:29 使用PyCharm提交训练作业

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PyCharm-Plugin 在Python主流开发工具（PyCharm）上实现一键生成python模板工程、打包、部署等功能。 获取插件（插件.sha256）。 打开JetBrains PyCharm，单击“File”菜单，选择“Settings ”，在弹出界面的菜单中选择“P

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使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 问题现象 使用PyCharm Toolkit提交训练作业时，训练作业详情页的“日志”页签存在报错“errorCode:NoSuchKey”。 原因分析 检查配置后发现，是镜像版本太低，旧版的镜像与当前训练作业不兼容。

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使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境，ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Note

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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使用PyCharm ToolKit ，提示Error occurs when accessing to OBS 问题现象 查看PyCharm ToolKit的日志，报错信息为：Error occurs when accessing to OBS。 原因分析 可能是用户无OBS权限。

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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