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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
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 Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
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
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
监控Lite Cluster资源 使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题: Lite Cluster资源管理
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
导入数据到ModelArts数据集 数据导入方式介绍 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 父主题:
创建调试训练作业 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 使用VS Code创建并调试训练作业 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
ModelArts支持的预置镜像列表 ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
配置ModelArts Standard访问授权 快速配置ModelArts委托授权 创建IAM用户并授权使用ModelArts 父主题: ModelArts Standard准备工作