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父主题： Lite Server资源管理
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #
切换数据源和资源池 图5 切换数据源和资源池 单击红框中相应位置，即可出现下拉框，修改响应的数据源和资源池。
原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS VPC。
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后，SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home
登录ModelArts控制台，对Lite Server资源对应的裸金属服务器，对其进行关机操作。 图1 对Lite Server服务器执行关机操作 制作镜像 单击制作镜像按钮。
Lite Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像，您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。
图10 模型输出文本信息 父主题： Lite Server资源使用
ModelArts Standard提供了公共资源池和专属资源池，专属资源池不与其他用户共享资源，更加高效。针对企业多用户场景，推荐使用专属资源池开展AI模型训练。
NPU的Finetune训练指导 Qwen-VL基于Server适配PyTorch NPU的推理指导 数字人模型 Wav2Lip基于Server适配PyTorch NPU推理指导 Wav2Lip基于Server适配PyTorch NPU训练指导 父主题： Lite Server资源使用
上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 前提条件 ECS服务器已挂载SFS，请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户，请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil
在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本地存储
在Notebook上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例，并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可
续费概述 续费简介 包年/包月专属资源池到期后会影响ModelArts正常使用。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为资源池续费，否则资源会自动释放，数据丢失且不可恢复。 续费操作仅适用于包年/包月专属资源池，按需计费专属资源池不需要续费，只需要保证账户余额充足即可。
资源池：选择专属资源池。 类型：选择驱动/固件版本匹配的专属资源池Ascend规格。 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。
计算资源费用： 如果运行Notebook实例时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。 如果运行Notebook实例时，使用公共资源池进行模型训练和推理，计算资源需收费。 存储资源费用：数据存储到对象存储OBS、云硬盘EVS、弹性文件服务SFS中的计费。
手动续费 包年/包月专属资源池从购买到被自动删除之前，您可以随时在ModelArts控制台为专属资源池续费，以延长专属资源池的使用时间。
计算资源费用： 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用公共资源池进行模型训练和推理，计算资源需收费。 存储资源费用：数据存储到对象存储OBS的费用。
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