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如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装
指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标 登录控制台，搜索AOM，进入“应用运维管理”控制台。
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 父主题： 模型管理
tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令：
bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“
ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可
图1 创建授权ModelArts云服务操作SFS Turbo的部分权限 已有委托新增授权操作SFS Turbo 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时，默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件，需要修改文件权限改为ma-user可读，否则会出现Permission denied错误，因此需
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ 当模型配置文件中定义了具体的端口号，例如：8443，创建模型没有配置端口，或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下： 登
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor-tasks
查看推理服务 在在线推理服务列表页面，单击服务操作列的“服务详情”（如果是“运行中”的推理服务，则需要单击操作列的“更多 > 服务详情”），可以在弹窗中查看推理服务的“服务信息”、“服务日志”和“指标效果”。 停止推理服务 当“运行中”的推理服务使用完成后，在在线推理服务列表页面，单击操作列的“更多
bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时，可以打开“节点计费模式”开关，为资源池新扩容的节点设置不同于资源池的计费模式、购买时长和开启自动续费功能。例如用户可以在包周期的资源池中创建按需的节点。若用户不指定该参数，则新扩容的节点计费模式和资源池保持一致。 设置完成后，单击“提
版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时，可以打开“节点计费模式”开关，为资源池新扩容的节点设置不同于资源池的计费模式、购买时长和开启自动续费功能。例如用户可以在包周期的资源池中创建按需的节点。若用户不指定该参数，则新扩容的节点计费模式和资源池保持一致。 单击“提交”，在弹出的确认框中单击“确定”完成扩缩容。
d}/worker-{index}/”目录，而“/home/ma-user/modelarts/log/”目录下的“*.log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录（OBS）。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch
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