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自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创
--files Array of String 否 用户已上传到DLI资源管理系统的类型为file的资源包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。同时也支持本地文件。如果需要指定多个参数，可以使用--files file1 --files file2。 --jars
04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1
2024-07-27 基于昇腾715商发版本，cann更新至8.0.rc2，配套驱动Ascend HDK 24.1.RC2 父主题： ModelArts支持的预置镜像列表
启动提供服务，并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Triton是一个高性能推理服务框架，提供HTTP/gRPC等多种服务协议，支持TensorFlow、TensorRT、PyTorch、ONNXRuntime等多种推理引擎后端，并且支持多模型并发、动态b
工作空间是ModelArts面向企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。目前工作空间功能是“受邀开通”状态，作为企业用户您可以通过您对口的技术支持经理申请开通。 在开通工作空间后，系统会默认为您创建一个“default”空间，您之前
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据
新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”（包含已保存的算法和订阅的算法）、“常用框架”、“自定义”（即自定义镜像）方式创建训练作业。 新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的
如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中，yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度，yolo5 算法中没有看到相关支持的信息，需要在自定义算法进行使用。 父主题： Standard数据管理
Gallery进行交流，停止实例（实例停止后CPU、Memory不再计费）等，提升用户体验。 支持SSH远程连接功能：通过SSH连接启动实例，在本地调试就可以操作实例，方便调试。 预置镜像支持功能开发：基于ModelArts预置镜像进行依赖安装配置后，保存为自定义镜像，能直接在ModelArts用于训练作业。
基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3
ffmpeg g++ gcc git grep python3 rpm tar unzip wget zip 父主题： ModelArts支持的预置镜像列表
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.3）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询
创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 问题现象 创建训练作业时，提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效，请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.3）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
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