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服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建AI应用，部署服务。 父主题： 服务部署
表8 pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型：USER_DEFINED，表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表10所示。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
5T存储空间满了，具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时，在训练过程中预置框架会自动解析Ascend
表11 pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型：USER_DEFINED，表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表13所示。
pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配，如arm系统下载了x86的包，python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签，可以标识云资源，便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
镜像健康检查配置问题，需修复代码后重新制作镜像创建AI应用后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 AI应用健康检查配置问题，需重新创建AI应用或者创建AI应用新版本，配置正确的健康检查，使用新的AI应用或版本重新部署服务。了解AI应用健康检查请参考制作模型镜像并导入中的“健康检查”参数说明。
部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包，
表10 pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型：USER_DEFINED，表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表12所示。
计算规格选择，按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”
模型创建AI应用时，需要先将模型包文件存放到OBS中，OBS会产生费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。具体费用可参见对象存储价格详情。
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
推理请求经过一系列传递后最终是会进入到模型服务中，模型服务可能是以自定义镜像的方式导入的，可能是因为模型服务在处理推理请求时候出现了问题导致结果不符合预期，能准确判断出来是否是在模型服务中出的问题对于快速解决问题帮助很大。 处理方法 不管是用方式1还是方式2，要判断是否是模型服务返回的不合预期的结果都
更新AI应用版本时，边缘服务预测功能不可用？ 针对某一部署的边缘服务，如果在更新AI应用版本时，即修改边缘服务，更新其使用的AI应用版本，导致此边缘服务的预测功能暂不可用。 针对此场景，由于更新了AI应用版本，边缘服务将重新部署，处于部署中的边缘服务，则无法使用预测功能。即更新A
与其他云服务的关系 图1 ModelArts与其他服务的关系示意图 与统一身份认证服务的关系 ModelArts使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务产品文档》。 与对象存储服务的关系
提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练 多种资源形态 集群模式，开箱即提供好Kubernetes集群，直接使用，方便高效 节点模式，客户可采用开源或自研框架，自行构建集群，更强的掌控力和灵活性 零改造迁移 提供业界通用的k8s接口使用资源，业务跨云迁移无压力 SSH直达节点和容器，一致体验
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时，即启用团队标注，且指派了某一团队负责标注，系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后，在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务，指派给同一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
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