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资源池 创建资源池失败 Standard资源池节点故障定位 资源池推理服务一直初始化中如何解决 专属资源池关联SFS Turbo显示异常
训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题
产品变更公告 网络调整公告 预测API的域名停用公告
工作空间管理 查询工作空间详情 修改工作空间 删除工作空间 查询工作空间配额 修改工作空间配额 查询工作空间列表 创建工作空间
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
计费模式 ModelArts计费模式概述 包年/包月 按需计费 套餐包
计费FAQ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ
模型镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建模型，接着部署模型为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
标注成员登录labelConsole标注平台 labelConsoleWorker workerLoginLabelConsole 标注成员登出labelConsole标注平台 labelConsoleWorker workerLogOutLabelConsole 标注成员修改labelConsole平台密码 labelConsoleWorker
作业”页面，检查是否有“运行中”的训练作业。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>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>
步骤六：预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，单击选择“预测”页签。
为离线测评，不需要启动推理服务，目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub
最新动态 本文介绍了ModelArts各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2023年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发
MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
欠费说明 用户在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行，请及时充值。 欠费原因 已购买资源包，但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何
1009”：“AppKey or AppSecret is invalid”。 查询AppKey和AppSecret，使用APP认证访问在线服务，请参考访问在线服务（APP认证）。 父主题： 服务预测
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
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