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访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的，模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业，单击名称进入详情页，获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”，跳转至OBS对象路径，下载训练得到的模型。
ModelArts支持的预置镜像列表 ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 在训练作业中，训练输出的日志只保留3位有效数字，当loss过小的时候，显示为0.000。具体日志如下： INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:
在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
build 基于指定的Dockerfile构建镜像 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 df 查询镜像构建缓存（只支持ModelArts Notebook里使用）。 prune 清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
源池时、创建完成后，对资源池支持的作业类型进行编辑（新增或减少）。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、“推理服务”和“开发环境”，用户可按需自行选择。 设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型，后台需要在专
算法运行时需要依赖鉴权服务，公共资源池是否支持两者打通网络？ 不支持，公共资源池不能打通网络。可通过专属资源池打通网络，使用ModelArts服务。 父主题： Standard资源池
ma-cli ma-job训练作业支持的命令 使用ma-cli ma-job命令可以提交训练作业，查询训练作业日志、事件、使用的AI引擎、资源规格及停止训练作业等。 $ ma-cli ma-job -h Usage: ma-cli ma-job [OPTIONS] COMMAND
自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创
--files Array of String 否 用户已上传到DLI资源管理系统的类型为file的资源包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。同时也支持本地文件。如果需要指定多个参数，可以使用--files file1 --files file2。 --jars
2024-07-27 基于昇腾715商发版本，cann更新至8.0.rc2，配套驱动Ascend HDK 24.1.RC2 父主题： ModelArts支持的预置镜像列表
04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据
基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3
Gallery进行交流，停止实例（实例停止后CPU、Memory不再计费）等，提升用户体验。 支持SSH远程连接功能：通过SSH连接启动实例，在本地调试就可以操作实例，方便调试。 预置镜像支持功能开发：基于ModelArts预置镜像进行依赖安装配置后，保存为自定义镜像，能直接在ModelArts用于训练作业。
部署在线服务支持开启APP认证，即ModelArts会为服务注册一个支持APP认证的接口，为此接口配置APP授权后，用户可以使用授权应用的AppKey+AppSecret或AppCode调用该接口。 针对在线服务的APP认证，具体操作流程如下。 开启支持APP认证功能：开启支持APP认
ffmpeg g++ gcc git grep python3 rpm tar unzip wget zip 父主题： ModelArts支持的预置镜像列表
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