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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
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
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题: AI Gallery(新版)
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
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
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
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
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
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题: AI Gallery(新版)
监控Lite Server资源 使用CES监控Lite Server资源 使用DCGM监控Lite Server资源 父主题: Lite Server资源管理
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Pytorch+Ascend) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU)
发布Workflow 发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到AI Gallery 父主题: 开发Workflow命令参考
Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题: 开发Workflow命令参考
通过团队标注方式标注数据 团队标注使用说明 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
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
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题:
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
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