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False,Task is running.” 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？ 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 用户使用torch报错Unexpected
存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数
NPU训练指导（6.3.912） Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.909） MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 查询调度信息 GET https://{endpoint}/v2
发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
制作自定义镜像用于推理 模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
data object 训练实验数据。 statistic TrainingExperimentStatistic object 训练实验的统计数据。 表5 TrainingExperimentResponseMetadata 参数 参数类型 描述 name String 实验名称，最大长度64，不支持特殊字符。
Integer 作业排队位置。 createTime Integer 作业创建时间。 gvk String 作业的k8s资源类型、分组和版本。 hostIps String 作业运行的节点IP列表，逗号分隔。 表5 resourceRequirement 参数 参数类型 描述 cpu String
service_id 是 String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 node_id 否 String 待查询的边缘节点ID，仅当infer_type为edge时可指定，默认查询所有节点。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
存储相关 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？
Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动 管理Lite Cluster资源池的游离节点 监控Lite Cluster资源 释放Lite Cluster资源
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value 否 Long 付费工作流可使用的时间值。 响应参数 状态码：201 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 htt
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接 VS Code连接开发环境失败时的排查方法 远程连接出现弹窗报错：Could not establish connection to xxx 连接远端开发环境时，一直处于"Setting
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点”列表页面。 在弹性节点Server列表中，单击的“同步”，在弹出的确认对话框中，确认信息无误，然后单击“确定”，完成同步操作。 图1 同步状态 父主题： Lite Server资源管理
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