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更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换模型的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
（可选）本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例，介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1：安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2：下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
安装VS Code软件 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下：
add_argument('--train_url', type=str, help='the path model saved') parser.add_argument('--data_url', type=str, help='the training data')
ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景，需要配置鉴权信息，目前支持用户名密码鉴权（默认）和AK/SK鉴权； 在使用账号认证时，需要指定username和password；在使用IAM用户认证时，需要指定account、username和password；
ModelArtsTrainJob createModelArtsTrainJob 创建训练作业版本 ModelArtsTrainJob createModelArtsTrainVersion 停止训练作业 ModelArtsTrainJob stopModelArtsTrainVersion
给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 查找实例 Notebook页面展示了所有创建的实例。如果需要查找特定的实例，可根据筛选条件快速查找。 参考给子账号配置查看所有Notebook实例的权限后，进入“开发空间>Notebook”页面，打开“查看所有”开关，可以看到IAM
资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快
Session from modelarts.train_params import TrainingFiles from modelarts.train_params import OutputData from modelarts.train_params import InputData
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 （可选）本地服务器安装ModelArts
在ModelArts创建训练作业界面选择AI框架时，有一个AI框架是“Ascend-Powered-Engine”，它既不是一个AI框架（如：PyTorch、TensorFlow）也不是一个并行执行框架（如：MPI），而是适配加速芯片Ascend的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。
CREATE_FAILED: 创建失败； CREATING: 创建中； DELETED: 已删除； DELETE_FAILED: 删除失败； DELETING: 删除中； ERROR: 错误； RUNNING: 运行中； STARTING: 启动中； START_FAILED: 启动失败；
发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中，针对同一数据源的数据，对不同时间处理或标注后的数据，按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未发布前），无数据集版本信息，必须执行发布操作后，才能应用于模型开发或训练。
架构，支持大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB
重试/停止/运行Workflow节点 重试/停止/继续运行Workflow节点 重试 当单个节点运行失败时，用户可以通过重试按钮重新执行当前节点，无需重新启动工作流。在当前节点的运行状况页面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。
execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时，出现如下报错： [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91, [the model stream execute failed] 原因分析
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