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节点池中的资源信息列表，包括资源规格和相应规格的资源数量，自定义配置等。 表6 PoolResource 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount
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通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，
参数说明 -t / --flavor-type String 否 资源规格类型，如果不指定默认返回所有的资源规格。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关，默认关闭。 示例：查看训练作业的资源规格及类型。 ma-cli ma-job get-flavor 使用ma-cli
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b”。 类型 选择“ASCEND”。 实例规格 选择snt9b资源。 存储配置 选择“云硬盘EVS”。 磁盘规格 按照对应的存储使用情况选择存储大小。 SSH远程开发 如果需通过VS Code远程连接Notebook实
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。
在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。
在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径
通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用的资源，建议客户使用更优惠的方式购买（包年包月）；针对临时使用的资源，您可选择按需的资源规格，避免浪费。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完
路径，“default-shm-size”代表容器启动默认分配的共享内容大小，不配置时默认为64M，可以根据需要改大，避免分布式训练时共享内存不足导致训练失败。 图10 docker配置 保存后，执行如下命令重启docker使配置生效。 systemctl daemon-reload
节点池中的资源信息列表，包括资源规格和相应规格的资源数量，自定义配置等。 表6 PoolResource 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount
镜像：在“自定义镜像”页签选择已上传的自定义镜像。 资源类型：按实际情况选择已创建的专属资源池。 规格：选择8卡GPU规格，“run.sh”文件中默认MA_NUM_GPUS为8卡，因此选择notebook规格时需要与MA_NUM_GPUS默认值相同。 存储配置：选择“弹性文件服务SFS”作为存储位置。子目录
flavor String 实例的机器规格，缺省时返回全部类型。现在支持的有： modelarts.vm.cpu.free modelarts.vm.gpu.free flavor_details Object 规格详情，用于展示规格信息，以及查询规格是否售罄。请参见表16。 status
requirements.txt && /bin/sh tools/run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择8卡GPU规格。 计算节点：1。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。
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