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开发环境
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VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
- 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理?
- 用户如何设置默认的kernel?
- Standard专属资源池
- Studio
- Edge
- API/SDK
- Lite Server
- Lite Cluster
- 历史文档待下线
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开发Workflow的核心概念介绍
Workflow
Workflow是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由节点和节点之间的关系描述组成。

节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示,依赖关系决定了节点的执行顺序,示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多分支结构,用户可根据实际场景进行灵活设计,在多分支场景下,并行分支的节点支持并行运行,具体请参考配置多分支节点数据章节。
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
工作流的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64位字符 |
是 |
str |
desc |
工作流的描述信息 |
是 |
str |
steps |
工作流包含的节点列表 |
是 |
list[Step] |
storages |
统一存储对象列表 |
否 |
Storage或者list[Storage] |
policy |
工作流的配置策略,主要用于部分运行场景 |
否 |
Policy |
Step
Step是组成Workflow的最小单元,体现在DAG中就是一个一个的节点,不同的Step类型承载了不同的服务能力,主要构成如下。
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符 |
是 |
str |
title |
节点的标题信息,主要用于在DAG中的展示,如果该字段未填写,则默认使用name进行展示 |
否 |
str |
step_type |
节点的类型,决定了节点的功能 |
是 |
enum |
inputs |
节点的输入列表 |
否 |
AbstractInput或者list[AbstractInput] |
outputs |
节点的输出列表 |
否 |
AbstractOutput或者list[AbstractOutput] |
properties |
节点的属性信息 |
否 |
dict |
policy |
节点的执行策略,主要包含节点调度运行的时间间隔、节点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 |
否 |
StepPolicy |
depend_steps |
依赖节点的列表,该字段决定了DAG的结构,也决定了节点执行的顺序 |
否 |
Step或者list[Step] |
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
poll_interval_seconds |
节点调度时间周期,默认为1秒 |
是 |
str |
max_execution_minutes |
节点运行超时时间,默认为10080分钟,即7天 |
是 |
str |
skip_conditions |
节点是否跳过的条件列表 |
否 |
Condition或者Condition列表 |
Step是节点的超类,主要用于概念上的承载,用户不直接使用。根据功能的不同,构建了不同类型的节点,主要包括CreateDatasetStep、LabelingStep、DatasetImportStep、ReleaseDatasetStep、JobStep、ModelStep、ServiceStep、ConditionStep等,详情请见创建Workflow节点。
Data
数据对象用于节点的输入,主要可分为以下三种类型:
- 真实的数据对象,在工作流构建时直接指定:
- Dataset:用于定义已有的数据集,常用于数据标注,模型训练等场景
- LabelTask: 用于定义已有的标注任务,常用于数据标注,数据集版本发布等场景
- OBSPath:用于定义指定的OBS路径,常用于模型训练,数据集导入,模型导入等场景
- ServiceData:用于定义一个已有的服务,只用于服务更新的场景
- SWRImage:用于定义已有的SWR路径,常用于模型注册场景
- GalleryModel:用于定义从gallery订阅的模型,常用于模型注册场景
- 占位符式的数据对象,在工作流运行时指定:
- DatasetPlaceholder:用于定义在运行时需要确定的数据集,对应Dataset对象,常用于数据标注,模型训练等场景
- LabelTaskPlaceholder:用于定义在运行时需要确定的标注任务,对应LabelTask对象,常用于数据标注,数据集版本发布等场景
- OBSPlaceholder:用于定义在运行时需要确定的OBS路径,对应OBSPath对象,常用于模型训练,数据集导入,模型导入等场景
- ServiceUpdatePlaceholder:用于定义在运行时需要确定的已有服务,对应ServiceData对象,只用于服务更新的场景
- SWRImagePlaceholder:用于定义在运行时需要确定的SWR路径,对应SWRImage对象,常用于模型注册场景
- ServiceInputPlaceholder:用于定义在运行时需要确定服务部署所需的模型相关信息,只用于服务部署及服务更新场景
- DataSelector:支持多种数据类型的选择,当前仅支持在JobStep节点中使用(仅支持选择OBS或者数据集)
- 数据选择对象:
DataConsumptionSelector:用于在多个依赖节点的输出中选择一个有效输出作为数据输入,常用于存在条件分支的场景中(在构建工作流时未能确定数据输入来源为哪个依赖节点的输出,需根据依赖节点的实际执行情况进行自动选择)
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
dataset_name |
数据集名称 |
是 |
str |
version_name |
数据集版本名称 |
否 |
str |
示例:
example = Dataset(dataset_name = "**", version_name = "**") # 通过ModelArts的数据集,获取对应的数据集名称及相应的版本名称。
当Dataset对象作为节点的输入时,需根据业务需要自行决定是否填写version_name字段(比如LabelingStep、ReleaseDatasetStep不需要填写,JobStep必须填写)。
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
dataset_name |
数据集名称 |
是 |
str |
task_name |
标注任务名称 |
是 |
str |
示例:
example = LabelTask(dataset_name = "**", task_name = "**") # 通过ModelArts的新版数据集,获取对应的数据集名称及相应的标注任务名称
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
obs_path |
OBS路径 |
是 |
str,Storage |
示例:
example = OBSPath(obs_path = "**") # 通过对象存储服务,获取已存在的OBS路径值
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
service_id |
服务的ID |
是 |
str |
示例:
example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务,获取对应服务的服务ID,描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
swr_path |
容器镜像的SWR路径 |
是 |
str |
示例:
example = SWRImage(swr_path = "**") # 容器镜像地址,用于模型注册节点的输入
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
subscription_id |
订阅模型的订阅ID |
是 |
str |
version_num |
订阅模型的版本号 |
是 |
str |
示例:
example = GalleryModel(subscription_id="**", version_num="**") # 订阅的模型对象,用于模型注册节点的输入
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
data_type |
数据类型 |
否 |
DataTypeEnum |
delay |
标志数据对象是否在节点运行时配置,默认为False |
否 |
bool |
default |
数据对象的默认值 |
否 |
Dataset |
示例:
example = DatasetPlaceholder(name = "**", data_type = DataTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION) # 数据集对象的占位符形式,可以通过指定data_type限制数据集的数据类型
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
object_type |
表示OBS对象类型,仅支持"file"或者"directory" |
是 |
str |
delay |
标志数据对象是否在节点运行时配置,默认为False |
否 |
bool |
default |
数据对象的默认值 |
否 |
OBSPath |
示例:
example = OBSPlaceholder(name = "**", object_type = "directory" ) # OBS对象的占位符形式,object_type只支持两种类型, "file" 以及 "directory"
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
task_type |
表示标注任务的类型 |
否 |
LabelTaskTypeEnum |
delay |
标志数据对象是否在节点运行时配置,默认为False |
否 |
bool |
示例:
example = LabelTaskPlaceholder(name = "**") # LabelTask对象的占位符形式
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
delay |
标志数据对象是否在节点运行时配置,默认为False |
否 |
bool |
示例:
example = ServiceUpdatePlaceholder(name = "**") # ServiceData对象的占位符形式,用于服务更新节点的输入
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
delay |
标志数据对象是否在节点运行时配置,默认为False |
否 |
bool |
示例:
example = SWRImagePlaceholder(name = "**" ) # SWRImage对象的占位符形式,用于模型注册节点的输入
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
model_name |
模型名称 |
是 |
str或者Placeholder |
model_version |
模型版本 |
否 |
str |
envs |
环境变量 |
否 |
dict |
delay |
服务部署相关信息是否在节点运行时配置,默认为True |
否 |
bool |
示例:
example = ServiceInputPlaceholder(name = "**" , model_name = "model_name") # 用于服务部署或者服务更新节点的输入
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
name |
名称 |
是 |
str |
data_type_list |
支持的数据类型列表,当前仅支持obs、dataset |
是 |
list |
delay |
标志数据对象是否在节点运行时配置,默认为False |
否 |
bool |
示例:
example = DataSelector(name = "**" ,data_type_list=["obs", "dataset"]) # 用于作业类型节点的输入
属性 |
描述 |
是否必填 |
数据类型 |
---|---|---|---|
data_list |
依赖节点的输出数据对象列表 |
是 |
list |
示例:
example = DataConsumptionSelector(data_list=[step1.outputs["step1_output_name"].as_input(), step2.outputs["step2_output_name"].as_input()]) # 从step1以及step2中选择有效输出作为输入,当step1跳过无输出,step2执行有输出时,将step2的有效输出作为输入(需保证data_list中同时只有一个有效输出)