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Standard资源监控 ModelArts Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash 启动全量推理实例，命令如下。
单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”：表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 发布来源为
数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时，支持用户自己选择HTTP和
Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时，请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常，确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用； ssh -i
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）
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、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作 参考benchmark-准备工作，开始训练测试
Code安装了第三方中文插件引起。 解决方案 卸载中文插件：如果安装了中文插件，建议先卸载。 如果问题仍未解决，可以在VS Code官方社区查找相关解决方案或更新插件。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
在模型详情页面，查看“事件”页签中的事件信息。根据事件信息分析模型失败原因，进行处理。 如果模型状态为“构建失败”，可以在模型详情页面，查看“事件”页签中的“查看构建日志”。构建日志中有对应的构建镜像失败的详细原因，根据构建失败的原因进行排查处理。 图1 查看构建日志 常见问题
一个OBS目录，SDK会将notebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出，与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架，与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像，与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from
keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
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