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推理部署使用场景 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为模型，将模型快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地开发环境进行
工作空间管理权限 表1 工作空间管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建工作空间 POST /v1/{project_id}/workspaces modelarts:workspace:create - √ √ 查询工作空间列表 GET
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持
作业状态参考 作业状态如表1所示。 表1 作业状态 状态值 作业状态说明 0 JOBSTAT_UNKNOWN，作业状态未知。 1 JOBSTAT_INIT，作业初始化状态。 2 JOBSTAT_IMAGE_CREATING，作业镜像正在创建。 3 JOBSTAT_IMAGE_FAILED
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX
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启动/停止/删除实例 启动/停止实例 由于运行中的Notebook将一直耗费资源，您可以通过停止操作，停止资源消耗。对于停止状态的Notebook，可通过启动操作重新使用Notebook。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入
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自动诊断工具MA-Advisor简介 MA-Advisor是一款昇腾迁移性能问题自动诊断工具，当前支持如下场景的自动诊断： 推理场景下的子图数据调优分析，给出对应融合算子的调优建议。 推理、训练场景下对Profiling timeline单卡数据进行调优分析，给出相关亲和API替换的调优建议
扩缩容Standard专属资源池 场景介绍 当专属资源池创建完成，使用一段时间后，由于用户AI开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts Standard专属资源池提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 使用扩容功能时，可以增加资源池已有规格的实例数量
步骤总览 单机单卡 资源购买： 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置： 权限配置 obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置 训练： 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用
部署预测分析服务 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，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档
训练作业进程异常退出 问题现象 训练作业运行失败，日志中出现如下类似报错： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里的退出码是用户的训练作业代码返回的
修改Standard专属资源池支持的作业类型 场景介绍 ModelArts含有许多“作业”类型（作业为统称，并非单指训练作业），其中有一部分是可以运行在Standard专属资源池上的，包括“训练”、“推理”服务及“Notebook”开发环境。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
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