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管理Lite Cluster节点池 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。一个节点池包含一个节点或多个节点，能通过节点池批量配置一组节点。关于更多节点池的介绍，可以查看节点池概述。 在资源池详情页，单击“节点池管理”页签，您可以创建
节点重启成功后，可能出现短暂不可用现象，是正在拉起业务服务及健康检查，请耐心等待。 删除/退订/释放节点： 如果是“按需计费”的资源池，您可单击操作列的“删除”，即可实现对单个节点的资源释放。
当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。
重试/停止/运行Workflow节点 重试/停止/继续运行Workflow节点 重试 当单个节点运行失败时，用户可以通过重试按钮重新执行当前节点，无需重新启动工作流。在当前节点的运行状况页面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，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
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单的进行数值比较来控制执行流程，也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下： 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如：需要根据训练节点输出的精度信息来决定是重新训练还是进行模型的注册操作时可以使用该节点来实现流程的控制
515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu18.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA
获取Workflow工作流节点度量信息 功能介绍 获取Workflow工作流节点的度量信息。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2
NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP， 此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。
【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio，ML Studio，ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。
查看在线服务的事件 服务的（从用户可看见部署服务任务开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。
scene_steps=[model_step, service_step] ), ] ) ) 该示例中Workflow包含了五个节点（节点相关定义已省略），在policy中定义了两个预置场景：模型训练和服务部署
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow 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
在Linux上安装配置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100G），具体操作请参考《弹性云服务器快速入门》。
华为云会重新计算一个增加了该节点的账单，付费以后才能使用。 父主题： Standard资源池
cluster_id String 在线/批量服务使用的专属资源池ID或边缘服务使用的边缘资源池ID，仅当配置专属资源池或边缘资源池时返回。 vpc_id String 在线服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。
环境准备 迁移环境简介 ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境，具有如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。
在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。
Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（简称
edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。
完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。
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