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建议您在创建界面更换规格重新创建资源池。 为什么无法使用资源池节点上的全部CPU资源？ 由于资源池节点上会安装系统、插件等内容，因此不能完全使用所有资源。例如：资源池节点是8U，节点分配给系统组件部分CPU，可用的资源会小于8U。 建议您在启动任务前，在该资源池的详情页中，单击“节点”页签，查看实际可用的CPU资源。
使用Grafana查看AOM中的监控指标 安装配置Grafana 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题： ModelArts Standard资源监控
资源和引擎规格接口 查询作业资源规格 查询作业引擎规格 父主题： 训练管理（旧版）
Cluster资源管理 Lite Cluster资源管理介绍 管理Lite Cluster资源池 管理Lite Cluster节点池 管理Lite Cluster节点 扩缩容Lite Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动
基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM：Euler2.8.3、Euler2.10.7 Ubuntu20.04.6可能有兼容性问题，请优先使用低于该版本的操作系统。 不满足以上镜像规范，所制作的镜像使用
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
专属资源池创建训练作业 创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 父主题： 训练作业
而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动，使得污点无法被自动清理。 处理方法 （推荐）解决方案一（按需使用volcano调度器）： CCE页面上修改默认调度器为kube-scheduler。 删除maos-node-agent的pod（重启pod）。
Lite Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
Lite Cluster资源配置 Lite Cluster资源配置流程 配置Lite Cluster网络 配置kubectl工具 配置Lite Cluster存储 （可选）配置驱动 （可选）配置镜像预热
调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题： 专属资源池训练
单机多卡 准备镜像 上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题： 调试与训练
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题： 调试与训练
X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。 - AI引擎及版本 当前引
多机多卡 线下容器镜像构建及调试 上传数据至OBS（首次使用时需要） 上传算法至SFS 创建训练任务 父主题： 调试与训练
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
of resources objects 资源池中的资源规格信列表，包括资源规格和相应规格的资源数量。 network network object 资源池网络参数。物理资源池时必选。 jobFlavors Array of strings 资源池支持的作业规格信息列表，内容为作业规格名称。
配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题： Lite Server资源配置
安装配置Grafana 在Windows上安装配置Grafana 在Linux上安装配置Grafana 在Notebook上安装配置Grafana 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
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