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“更多 > 设置作业类型”。 在“设置作业类型”页面，勾选“开发环境”，单击“确定”。此时“开发环境”的状态为“环境初始化中”，等到状态为“已启用”，即可使用新购买的专属资源池。 父主题： 其他故障
在弹出的编辑Workflow弹窗中，可以修改Workflow名称和标签。 在标签框中输入相应的标签后，单击“新增标签”，新生成的标签会展示在标签行的下方，您可以同时增加多个标签。标签增加完成后，单击“确定”，标签即可生成。 图3 新增标签 生成了标签的Workflow，支持在搜索框中按照标签筛选对应的Workflow。
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch
明。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 已完成模型开发和训练，使用的AI引擎为ModelArts支持的类型和版本，详细请参见推理支持的AI引擎。 已完成训练的模型包，及其对应的推理代码和配置文件，且已上传至OBS目录中。 确保
update service, rollback it. 请联系技术支持。 正常 服务更新中。 Updating service. - 正常 服务启动中。 Starting service. - 正常 服务停止中。 Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped
路由加速的原理是改变rank编号，所以代码中对rank的使用要统一。 将训练作业完成如下修改后，启动训练作业即可实现网络加速。 将训练启动脚本中的“NODE_RANK="$VC_TASK_INDEX"”修改为“NODE_RANK="$RANK_AFTER_ACC"”。 将训练启动脚本中的“MASTER_
在ModelArts运行态的Notebook容器中，采用动态挂载特性，将OBS对象存储模拟成本地文件系统。其本质是通过挂载工具，将对象协议转为POSIX文件协议。挂载后应用层可以在容器中正常操作OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景 场景1：数据集预览和操作，将承载数据集的OBS挂载至Notebook中，可以像本地文件系统一样操作数据集。
update service, rollback it. 请联系技术支持。 正常 服务更新中。 Updating service. - 正常 服务启动中。 Starting service. - 正常 服务停止中。 Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped
没有委托授权时，无法删除服务。 如果在线服务开启了“运行日志输出”，删除服务时，推荐同时删除LTS中的日志以及日志流，避免LTS日志流超过限额产生额外费用，如后续不再使用，建议删除。 重启服务 只有当在线服务处于“运行中”或“告警”状态时，才可进行重启操作。批量服务、边缘服务不支持重启。您可以通过如下方式重启在线服务：
BS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。
“容器调用接口” 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号，请根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “镜像复制” 镜像复制开关，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 关闭时，表示不复制模型镜像，可极速创建模型，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 开启时，
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
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。
面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。
在线服务部署完成后，将立即启动。服务为“运行中”，“告警”状态下正常运行实例正在产生费用，不使用时，请及时停止。 您可以前往在线服务列表，查看在线服务的基本情况。在线服务列表中，刚部署的服务“状态”为“部署中”，当在线服务的“状态”变为“运行中”时，表示服务部署完成。 使用预测功能测试在线服务 模型
管理批量服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作，“部署中”状态的服务无法启动。启动服务，当服务处于“运行中”状态后，ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择
在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。本案例中调用父类“_inference(self, data)”推理请求方法，因此下文代码中不需要重写方法。 1 2 3 4 5
name 节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符 是 str title 节点的标题信息，主要用于在DAG中的展示，如果该字段未填写，则默认使用name进行展示 否 str step_type 节点的类型，决定了节点的功能
构建Workflow多分支运行场景 Workflow多分支运行介绍 构建条件节点控制分支执行 配置节点参数控制分支执行 配置多分支节点数据 父主题： 开发Workflow命令参考
R镜像下载至集群中，用“uid=1000, gid=100”的用户启动SWR镜像为容器，然后将OBS文件下载到容器中的“/home/mind/model”目录下，最后执行SWR镜像中预置的启动命令。ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。
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