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该示例中Workflow包含了五个节点（节点相关定义已省略），在policy中定义了两个预置场景：模型训练和服务部署，工作流发布至运行态后，部分运行的开关默认关闭，节点全部运行。用户可在权限管理页面打开开关，选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中，但
ma-user:100 /var/lib/nginx && \ sed -i "s#/var/run/nginx.pid#/home/ma-user/nginx.pid#g" /etc/init.d/nginx ADD nginx /etc/nginx ADD run.sh /home/mind/
方法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGION_ENDPOINT：服务的终端节点，查询请参见终端节点。 def get_app_info(project_id, service_id): list_host_endpoints_url
方法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGION_ENDPOINT：服务的终端节点，查询请参见终端节点。 def get_app_info(project_id, service_id): list_host_endpoints_url
sh脚本。执行如下命令先停止nginx服务，再运行run.sh脚本。 #查询nginx进程 ps -ef |grep nginx #关闭所有nginx相关进程 kill -9 {进程ID} #运行run.sh脚本 sh run.sh 也可以执行pkill nginx命令直接关闭所有nginx进程。
sh脚本。执行如下命令先停止nginx服务，再运行run.sh脚本。 #查询nginx进程 ps -ef |grep nginx #关闭所有nginx相关进程 kill -9 {进程ID} #运行run.sh脚本 sh run.sh 也可以执行pkill nginx命令直接关闭所有nginx进程。
在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点”列表页面。 在Server列表中执行如下操作，启动或停止弹性节点Server。 启动弹性节点Server：单击“启动”。只有处于“已停止/停止失败/启动失败”状态的弹性节点Server可以执行启动操作。 停止弹性节点Server：单
再次单击“退订”，完成包年/包月资源的退订操作。 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 针对游离节点，可以通过以下方式释放节点资源： 如果是“包年/包月”且资源未到期的节点，您可单击操作列的“退
properties 节点的属性信息 否 dict policy 节点的执行策略，主要包含节点调度运行的时间间隔、节点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 否 StepPolicy depend_steps 依赖节点的列表，该字段决定了DAG的结构，也决定了节点执行的顺序 否 Step或者list[Step]
服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时，可通过增加一个自定义的环境变量参数，触发服务重启。例如，如果服务原来部署在公共资源池，则修
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力，条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单
约束与限制 需要申请单个模型大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大模型的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 上传模型数据并校验上传对象的一致性
针，则默认状态为成功Success。 就绪探针：用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败，即实例未准备好，会从服务负载均衡的池中剔除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。
针，则默认状态为成功Success。 就绪探针：用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败，即实例未准备好，会从服务负载均衡的池中剔除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。
Workflow的编排主要在于每个节点的定义，您可以参考创建Workflow节点章节，按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景，了解预置Step的功能，确定最终的DAG结构。 单节点功能，如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。 根据节点功能选择相应的代码模板，进行内容的补充。
终端节点>终端节点”，进入“终端节点”页面。 单击右上角的“购买终端节点”，进入购买页面。 区域：终端节点所在区域。 不同区域的资源之间内网不互通，请确保与ModelArts所在区域保持一致。 服务类别：请选择“按名称查找服务”。 服务名称：填入步骤1中获取的“终端节点服务地址
FaultDiag工具进行日志诊断的过程，包括日志采集、日志清洗、故障诊断三个步骤。 日志数据以节点为单位进行采集，在单节点日志目录下分别清洗，将清洗结果汇总后，进行故障诊断。例如，对于运行在8个节点共64卡集群上的任务，需要在8个节点上分别进行日志采集，收集的日志存储在worker-0 ~ worker
libjpeg-dev:amd64 libjpeg8-dev:amd64 openssh-client openssh-server nginx pandoc python3 rpm screen tar tmux unzip vim wget zip 镜像二：pytorch1.10-cuda10
隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二：环境预检测失败、硬件无故障，系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三：环境预检测成功并进入用户业务阶段，硬件检测出现故障并且用户业务非正常退出，系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。
Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面，它
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