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热门案例 为什么项目删除完了，仍然还在计费? 如何获取访问密钥？ 如何在Notebook中读写OBS文件？ 在ModelArts中部署模型时，为什么无法选择Ascend Snt3资源？ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习
VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式，可
弹性文件服务（Scalable File Service，SFS）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用，SFS支持NFS和CIFS的网络协议。在使用裸金属服务器时， 将数据放在SFS盘中， 并发建立多个NFS链接、并发的读写数据、做大模型训练。 但有时候会出
部署模型 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后，针对在线服务和边缘服务，您可以访问并使用服务，针对批量服务，您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果
型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模
VPC下创建弹性云服务器 登录弹性云服务器ECS控制台，单击右上角“购买弹性云服务器”，进入购买弹性云服务器页面，完成基本配置后单击“下一步：网络配置”，进入网络配置页面，选择1中打通的VPC，完成其他参数配置，完成高级配置并确认配置，下发购买弹性云服务器的任务。等待服务器的状态变为
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模
型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模
若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的
型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模
若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测
单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：按照界面提示规则自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和
了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 环
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的
将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 本文介绍了如何将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘上。这样重启Notebook实例后，Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境
6-gpu"。修改完成后，重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后，单击“下一步”，确认规格参数，单击“提交”，完成在线服务的部署。 您可以进入“模型部署 > 在线服务”页面，等待服务部署完成，当服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后，您可以单
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