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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 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制，默认值为30min（各区域可能存在差异）。
IEF节点边缘服务部署失败 问题现象 部署边缘服务时，出现“异常”状态。 原因分析1 部署边缘服务时，使用到IEF纳管的边缘节点，就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限，否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。
停用范围 影响区域：华为云全部Region 停用影响 新建服务、存量服务停止后再启动、存量服务失败后再启动，会立即切换使用新域名。为保障持续提供推理服务，请您及时更新业务中的预测API的域名。
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。
使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 MaaS是白名单功能，如果有试用需求，请先申请权限。
当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。
按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization Value of Bounding Boxes 横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。
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”。在“授权”页面，在“授权对象类型”下面选择“所有用户”，选择“新增委托 ”，为该主用户下面的所有子账号配置委托访问授权。
下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，用户将无法再使用模型转换的功能，包括创建和删除模型转换任务、查询模型转换任务列表和详情功能。 如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（+86-4000-955-988或+86-950808）与我们联系。
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台（MaaS）。 应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。
下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，所有用户将无法使用自动学习模块创建项目，但仍可在Workflow模块查看、使用历史创建的自动学习作业。
设置标签颜色：“物体检测”和“图像分割”类型标注作业需设置此参数。在每个标签右侧的标签颜色区域下，可在色板中选择颜色，或者直接输入十六进制颜色码进行设置。 设置标签属性：针对“物体检测”类型标注作业，在设置完标签颜色后，可在右侧单击加号，增加对应的标签属性。
ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的
下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，用户将无法再使用旧版训练管理的功能，包括旧版训练作业、训练参数管理、可视化作业功能，建议将相关作业迁移到新版训练管理。
约束限制 当前仅贵阳一区域支持选择本案例中的规格及镜像。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入“Notebook”管理页面。 在“Notebook”页面，单击“创建Notebook”。
确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从OBS目录导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图像分类的数据集为例。
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池，每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件，该组件会检测节点状态，并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。
Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。
Step1 登录SWR 登录容器镜像服务控制台，选择区域。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。您可以自定义组织名称，本示例使用“deep-learning”，实际操作时请重新命名一个组织名称。
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