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使用主用户的账号登录ModelArts服务管理控制台。请注意选择左上角的区域，例如“华南-广州”。 在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”。
BMS BMS FullAccess 镜像服务IMS IMS FullAccess 数据加密服务DEW DEW KeypairReadOnlyAccess 虚拟私有云VPC VPC FullAccess 弹性云服务器ECS ECS FullAccess 弹性文件服务SFS SFS
图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。
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。
ECS获取基础镜像 Step1 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后，单击“远程登录”，可使用华为CloudShell远程登录。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。
如果您当前使用的浏览器不支持访问管理控制台，系统会建议您对浏览器进行升级或安装支持的浏览器。 表1 PC端浏览器兼容性一览表 浏览器类型 版本 操作系统 兼容性 Internet Explorer 11 Windows 7 不承诺兼容。
申请扩大配额主要是申请弹性云服务器ECS实例数、核心数（CPU核数）、RAM容量（内存大小）和云硬盘EVS磁盘容量这4个资源配额。具体的配额数量请先联系客户经理获取。
OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置： 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置
wf.AlgorithmParameters(name="evaluate_every_n_epochs", value="1.0"), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。
发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 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。
创建Notebook时，当您选择的类型为GPU时，查看GPU使用情况具体操作如下： 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。
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页面。 在Notebook列表中，单击操作列的“删除”，在弹出的确认对话框中，确认信息无误，然后输入“DELETE”，单击“确定”，完成删除操作。
图2 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2仅作为示例，请以实际控制台为准。
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。
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。
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