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配置Lite Cluster网络 本章节介绍如何申请弹性公网IP并绑定到弹性云服务器。通过本文档，您可以实现弹性云服务器访问公网的目的。 使用华为云账号登录CCE管理控制台。 找到购买Cluster资源时选择的CCE集群，单击名称进入CCE集群详情页面，单击“节点管理”页签，在“
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存
释放Lite Cluster资源 针对不再使用的Lite Cluster资源，可以释放资源，停止计费相关介绍请见停止计费。 Lite Cluster资源池资源释放后不可恢复，请谨慎操作。 退订包年/包月的Lite Cluster资源 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池
Lite Cluster使用流程 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。本文旨在帮助您了解Lite
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具，ModelArts支持Exporter功能，方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite
管理Lite Cluster节点 节点是容器集群组成的基本元素，在资源池详情页，单击“节点管理”页签，进行删除、重置、续费等操作。当把鼠标放在节点名称上方时，会显示资源ID，资源ID可用于查询账单或者在费用中心查询包周期资源的计费信息。 删除/退订/释放节点 若是“按需计费”的资
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架，并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型
监控Lite Cluster资源 使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题： Lite Cluster资源管理
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
管理Lite Cluster资源池 Lite Cluster资源池续费管理 针对包年包月的Lite Cluster资源池，支持续费功能，还可以开通自动续费、修改自动续费。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入Lite资源池列表页中操作，如下图所示。
Lite Cluster资源配置流程 本章节介绍Lite Cluster环境配置详细流程，适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通，具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。
Lite Cluster资源管理介绍 在ModelArts控制台，您可以对已创建的资源进行管理。通过单击资源池名称，可以进入到资源池详情页，您可以在详情页进行下述操作。 管理Lite Cluster资源池：ModelArts支持对资源池进行管理，包括续费、开通/修改自动续费、扩容、升级驱动等操作。
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
报错“The VS Code Server failed to start”如何解决？ 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。 打开命令面板（Windows：
日志提示"Permission denied" 问题现象 训练作业访问挂载的EFS，或者是执行.sh启动脚本时，出现如下错误： OSError: [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' bash: /bin/ln: Permission denied
DockerFile构建镜像（可选） 本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user
管理Lite Cluster节点池 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。一个节点池包含一个节点或多个节点，能通过节点池批量配置一组节点。 在资源池详情页，单击“节点池管理”页签，您可以创建、更新和删除节点池。 图1 节点池管理
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
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