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例如： 5个模型使用ResNet Backbone，应用与监控。 3个模型使用Transformer，应用于自然语言处理xxx。
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。
如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： 服务部署
如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。
数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据
而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。
tools：描述可用的外部工具或功能的信息，这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。
将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。
在“我的订阅”列表，选择需要导入的Workflow，单击“应用控制台”旁的“Workflow”。 图2 选择应用控制台 在弹出来的对话框中选择、填写图3所示信息，单击“导入”跳转至ModelArts控制台的Workflow的详情页。
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 check_running_task 否 Boolean 是否检测数据集中正在运行（包括初始化）的任务。
如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
传输中的数据保护 在ModelArts中导入AI应用时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。
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。
因此，选择哪种格式取决于具体的应用场景和训练需求。 父主题： 训练脚本说明
检查用户给ModelArts的委托中是否有SWR的权限，可以在权限管理中查看对应用户的授权内容，查看授权详情。如果没有对应权限，需要到统一身份认证服务给对应委托中加上对应权限。
应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。
智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。
# 加上这两句代码，防止运行时找不到yolox module import sys sys.path.append(os.getcwd()) # line13 from yolox.core import launch from yolox.exp import Exp, get_exp
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。
对AI有使用诉求的企业、NLP领域开发者，可以借助这个库，便捷地使用昇腾算力进行自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的SOTA模型开发与应用。 支持的模型结构框架 AI Gallery的Transformers库支持的开源模型结构框架如表1所示。
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