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开通自动续费后，还可以手动续费该专属资源池。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
otebook中权重路径；如果服务部署在生产环境中，该参数为本地模型权重路径。 --served-model-name：仅在以openai接口启动服务时需要该参数。如果服务部署在Notebook中，该参数为Notebook中权重路径；如果服务部署在生产环境中，该参数为服务启动脚本run_vllm
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
模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type Array of strings 模型支持的部署类型列表。
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
已购买套餐包区域可参见如何查看在哪个区域购买的套餐包？。 购买的套餐包不支持在此场景中使用。例如，您购买的套餐包只支持在训练中使用，那么在部署上线时就不支持使用此套餐包。查看已购买的套餐包支持场景可参见套餐包。 父主题： 计费FAQ
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
为Notebook中权重路径；若服务部署在生产环境中，该参数为本地模型权重路径。 --served-model-name：仅在以openai接口启动服务时需要该参数。若服务部署在Notebook中，该参数为Notebook中权重路径；若服务部署在生产环境中，该参数为服务启动脚本run_vllm
列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>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>部署上线>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
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
SpecResponce object 训练作业规格参数。 endpoints JobEndpointsResp object 远程接入训练作业时需要的相关配置。 表3 JobMetadata 参数 参数类型 描述 id String 训练作业ID，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线
allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表，默认都可以访问。当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOT
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
动进入JupyterLab界面，打开Terminal。 在Notebook中制作自定义镜像 首先配置鉴权信息，指定profile，根据提示输入账号、用户名及密码。鉴权更多信息请查看配置登录信息。 ma-cli configure --auth PWD -P xxx 执行env|grep
规格限制 是否支持sudo提权？ 是否支持apt-get？ 是否支持Keras引擎？ 是否支持caffe引擎？ 是否支持本地安装MoXing？ Notebook支持远程登录吗？ 父主题： Standard Notebook
SpecResponce object 训练作业规格参数。 endpoints JobEndpointsResp object 远程接入训练作业时需要的相关配置。 表4 JobMetadata 参数 参数类型 描述 id String 训练作业ID，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
"Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
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