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进入ModelArts,创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间>Notebook”,进入“Notebook”管理页面。
解决方法 请前往ModelArts控制台查看实例是否处于运行状态,如果实例已停止,请执行启动操作,如果实例处于其他状态比如“错误”,请尝试先执行停止然后执行启动操作。待实例变为“运行中”后,再次执行远程连接。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
登录ModelArts管理控制台,单击“总览”页的“我的套餐包”,进入“资源包”页面。 在“资源包”页面,您可以在“资源包列表”中查看已购买的套餐包。单击“资源包名称/ID”进入资源包详情。 在资源包详情页面,即可查看套餐包的购买区域。 图1 查看资源包区域 父主题: 计费FAQ
登录ModelArts控制台,在“开发环境 > Notebook”中创建Notebook实例,在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK,可直接参考接口说明,执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。
由于PyCharm ToolKit本地记录了云端ModelArts的训练作业ID,如果手动在ModelArts管理控制台删除,本地提交作业时候会报找不到该ID的作业。
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts 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“预置服务”页签。 领取免费调用额度。
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。
图1 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook,打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同,图1仅作为示例,请以实际控制台为准。
访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型广场”进入模型广场。
完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务模块)中部署推理服务,可参考下述步骤。
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发环境 > Notebook”,进入Notebook页面。 在Notebook列表,进入Notebook实例详情页。打开SSH远程开发开关,更新密钥对和白名单。
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。
发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例进入JupyterLab页面,在待分享的ipynb文件右侧,单击“创建分享”按钮,弹出“发布AI Gallery Notebook”页面。
部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。 父主题: 部署上线
完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务模块)中部署推理服务,可参考下述步骤。
第一种,在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab,使用的是CPU或GPU资源,无法使用昇腾卡训练。
如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。