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体显示异常”的问题？ 问题现象 在IOS系统里打开ModelArts的Notebook时，字体显示异常。 解决方法 设置Terminal的“fontFamily”为“Menlo”。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 创建Notebo
括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。 https://update
方式二：在使用自定义镜像导入模型时，创建AI应用页面中“容器调用接口”设置为“http”，再部署边缘服务。 父主题： 边缘服务
"application/json" } } ] 将模型部署为在线服务 参考部署为在线服务将模型部署为在线服务。 在线服务创建成功后，您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 父主题： 制作自定义镜像用于推理
部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图7 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图8 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”。
elArts监控服务。 设置告警规则有多种方式。您可以根据实际应用场景，选择设置告警规则的方式。 对ModelArts服务设置告警规则 对单个服务设置告警规则 对模型版本设置告警规则 对服务或模型版本的单个指标设置告警规则 方式一：对整个ModelArts服务设置告警规则 登录管理控制台。
用即可。 ModelArts平台仅针对使用计算规格的功能才涉及计费，公共资源池全部为按需模式，根据选用规格以及作业运行时长收费。专属资源池可按需购买，也可选择包年包月购买，在运行训练作业或部署服务时，选择专属资源池，无需另外付费。 父主题： 一般性问题
部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时，超参：window设置为60。训
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“提交
进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面，检查GPU工作情况： 通过输入“nvidia-smi”命令，查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi -q -d
1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 支持。 在部署服务时，选择专属资源池，在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”，设置小一些或者选择小规格的服务节点规格，当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时，就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理，选择的规格务必满足模型的要求，当设置的规格过小，无
点名称，跳转至弹性云服务器页面。 图8 节点管理 单击“远程登录”，在弹出的窗口中，单击“CloudShell登录”。 图9 远程登录 在CloudShell中设置密码等参数后，单击“连接”即可登录节点，CloudShell介绍可参见远程登录Linux弹性云服务器（CloudShell方式）。
"application/json" } } ] 将AI应用部署为在线服务 参考部署为在线服务将AI应用部署为在线服务。 在线服务创建成功后，您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 图5 访问在线服务 父主题： Standard推理部署
表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result String 认证结果。 请求示例 对在线服务进行鉴权。设置付费工作流计费周期为“day”，付费工作流可使用的时间为“100”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/service/auth
当授权类型是委托，该字段为委托名称。 当授权类型是访问密钥，该字段为访问密钥ID（AK）。 secret_key 否 String 秘密访问密钥（SK）。仅当授权类型为访问密钥时，需要该字段。 user_name 否 String 用户名，当user_id为all-users时，显示为所有用户。
PU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看推理服务详情章节。 方式二：通过AOM查看所有监控指标 ModelArts
releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中 tar -zxf nerdctl-1.5.0-linux-amd64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl
Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 单击服务名称，进入部署模型服务详情页面，可以查看服务信息。 “详情”：可以查看服务的基本信息，包括服务、模型、资源等设置信息。 “监控”：可以查看服务监控和资源监控信息。
${pod_name}：pod名，例如图2${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。
device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]，设置setup.py中的编译参数即可解决。
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