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整数。 是否自动停止：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时
Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息，请参见部署批量服务。 Standard推理部署边缘服务 单个账号最多可创建1000个边缘服务。 否 无 Standard专属资源池 一个账号最多创建50个专属资源池。 是 提交工单申请提升配额 更多信息，请参见创建专属资源池。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 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/{project
|——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然
Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建模型，并部署成在线服务。 面向熟悉代码编写
训练任务的运行参数。格式为 [{"name":"your name", "value": "your value"}]，value的值可以是string，也可以是int。 train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count
Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。
调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。 调用创建算法接口创建一个算法，记录算法id。 调用创建训练作业接口使用刚创建的算法返回的uuid创建一个训练作业，记录训练作业id。 调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。
出现如下信息则表示校验通过。 Verification successful 步骤二：准备数据 准备算法 此处以订阅算法举例，您也可以自己准备算法。 从AI Gallery订阅一个图像分类的算法进入AI Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意
a CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414
开启。 图5 开启高可用冗余能力 图6 高可用冗余节点 资源池内高可用冗余节点的建议比例： 每种资源规格建议按5%设置，如每20个节点中挑选一个作为1个高可用冗余节点。 无业务节点定义：在资源池详情“节点”页签下，如果GPU/Ascend的可用数等于总数，则为无业务节点。 关闭高可用冗余
的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调
0112800-2a95df3 CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
查看批量服务的事件 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。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件
发起维修流程。 NT_NPU_ECC_COUNT NPU 显存 NPU ECC次数达到维修阈值。 NPU的HBM总的多Bit Ecc隔离地址记录达到64个。 发起维修流程。 NT_NET_NTP_CHECK Runtime 其他 ntp异常。 ntpd或者chronyd服务异常。 发起维修流程。
2192643-c45ac6b CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
2192643-c45ac6b CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
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。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件
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