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在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“模型管理（AI应用）”，进入“自定义模型”页面，单击“创建模型”。 在“创建模型”页面，填写相关参数，然后单击“立即创建”。
ModelArts Workflow提供标准化MLOps解决方案，降低模型训练成本 支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项，提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对工作流开发，Workflow提供流水线需要覆盖的功能以及功能需要的参数描述
INFO: Application startup complete.
绑核：开启CPU绑核表示工作负载实例独占CPU，可以提升应用性能（比如训练作业、推理任务性能），减少应用的调度延迟，适用于对CPU缓存和调度延迟敏感的场景。关闭绑核表示关闭工作负载实例独占CPU的功能，优点是CPU共享池可分配的核数较多。
处理方法 登录“应用运维管理”控制台，在“配置管理 > Agent管理”中，选择未安装ICAgent的集群，并单击“安装ICAgent”。 图1 安装ICAgent 建议不要随意卸载ICAgent，否则会影响特权池详情页的参数显示。 父主题： Lite Cluster
导入模型提示该账号受限或者没有操作权限 问题现象 在导入AI应用时，提示用户账号受限。 原因分析 提示用户账号受限，常见原因有如下几种： 导入模型账号欠费导致被冻结； 导入模型账号没有对应工作空间的权限； 导入模型账号为子账号，主账号没有给子账号赋予模型相关权限。
获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
工作空间 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean 是否验收通过，用于团队标注。
Standard推理的创建AI应用 创建AI应用时导入OBS文件，最大支持20GB。更多信息，请参见创建AI应用。 创建AI应用时，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。
“VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。
如需对多个节点的状态变化获取消息，则需增加多行订阅消息。 配置完成后单击右上方“保存配置”并确认保存。 单击右上方“启动”并在弹框中单击“确认”后开始运行工作流。 工作流在运行过程中，需要用户在“数据标注”节点以及“服务部署”节点完成相关操作或者配置，其余节点不需要用户做操作。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 locale 否 String 语言。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,1000]，默认为1000。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 locale 是 String 语言。
Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。
需要在创建模型之前，参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用，确保镜像可以正常启动，并可以在本地curl通返回预期内容。
而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。
背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。
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