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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。
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
障，需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod，事件中可能会出现告警“服务异常，不正常的实例数为XXX”。在出现这种告警后，服务会自动拉起新的正常实例，从而恢复到正常运行状态。请您耐心等待。 父主题： 服务部署
在费用中心批量退订实例资源 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”，进入“节点”列表页面。 记录需要退订实例的ID。 此时如果显示需要配置委托，请联系您的账号管理员为您配置委托权限，详细操作参考配置ModelaArts委托。
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。详细请参见表4 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接口获取资源规格ID。 data_url 否 String 训练作业需要的数据集OBS URL。如：“/usr/data/”。 不可与
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
String 服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。 subnet_network_id String 服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。 security_group_id String 服务实例所在的安全组，服务自定义网络配置时返回。 status
主机日志目录挂载。 仅支持使用专属资源池部署服务场景。如果用户使用公共资源池部署服务，则不支持配置该参数，否则会报错。 max_surge Float 必须大于0，不配置默认值为1。当小于1时，代表滚动升级时增加的实例数的百分比；当大于1时，代表滚动升级时最大扩容的实例数。 max_unavailable
自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。该样例请参考表4。 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接口获取资源规格ID。 data_url 否 String 训练作业需要的数据集OBS URL。如：“/usr/data/”。 不可与
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
镜像在SWR上显示只有13G，安装少量的包，然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败，为什么？ 问题现象 我的镜像在SWR侧看，只有13G左右，在开发环境Notebook镜像管理注册，启动Notebook实例后，安装一些包后，镜像保存过程会提示超过35G大小，保存失败？ 原因分析
训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。 dataset_name
购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练： 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据至OBS（首次使用时需要）
ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf
价格详情中的价格为准。 变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费资源池后变更了规格配置，会产生一个新订单并开始按新配置的价格计费，旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置，将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。 例如
28版本。 默认规格 CPU架构 CPU架构指的是中央处理器（CPU）的指令集和设计规范。支持X86和ARM64两种不同的CPU架构。请根据实际需要选择。 实例规格类型 支持CPU、GPU、Ascend三种芯片规格资源，根据实际需要选择。 实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资
DevServer：在裸金属服务器中 ，自助配置好存储、安装固件、驱动、配置网络等。 ModelArts Standard ModelArts上昇腾规格如下。 表1 昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测
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。
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。
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