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在资源池详情页的右上角，单击“更多>扩缩容”，在资源池扩缩容页面可以查看该资源规格中携带的系统盘、容器盘、数据盘的磁盘类型、大小、数量和写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 父主题： 管理Standard专属资源池
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换模型的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>在线服务”页面，检查是否有“运行中”的推理作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>批量服务”页面，检查是否有“运行中”的推理作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。
限制。这种场景下，建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。 解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像，最小化的安装运行依赖内容，并进行安装后的软件缓存清理，然后保存镜像。 父主题： 自定义镜像故障
找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅并使用AI案例 登录“AI
Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时，可以使用Standard专属资源池的计算资源。使用前，您需要先购买创建一个专属资源池。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等，均
让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型
计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时，会产生计算资源的计费，计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。 具
通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集
ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。
如何定位Workflow运行报错 使用run模式运行工作流报错时，分析解决思路如下： 确认安装的SDK包是否是最新版本，避免出现包版本不一致问题。 检查编写的SDK代码是否符合规范，具体可参考相应的代码示例。 检查运行过程中输入的内容是否正确，格式是否与提示信息中要求的一致。 根
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。
进行剪枝，并保存剪枝后的模型；2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括：结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。 FASP剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
指令仍然可以使用。 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址，请记录该地址，后面会使用到。 在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。 登录成功会显示“Login Succeeded”。 在安装容器引擎的机器上执行如下命令，为镜像打标签。 docker tag [镜像名称1:版本名称1]
由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特
期性检查任一检查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景，容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中，如发生硬件故障导致推理实例故障，ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点，实例启动后
Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 变更计费模式 不支持 支持变更为包年/包月计费模式。 变更计费模式 变更规格
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
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