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https://update.code.visualstudio.com/commit:<提交的ID码>/server-linux-x64/stable 如果实例的架构是aarch的，通过下面的链接，手动修改comment-id（commit-id替换时去掉尖括号），使用浏览器下载
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当您开启默认路由后，在打通VPC时，会给ModelArts网络0.0.0.0/0路由作为默认路由，此时无需提交工单添加默认路由即可完成网络配置。 父主题： 基本配置
是 提交工单申请提升配额 更多信息，请参见创建专属资源池。 Standard标签 1个训练作业、Notebook实例或在线服务任务最多支持20个标签配额。 否 更多信息，请参见标签。
单击右侧“重建”，重新创建训练作业，设置环境变量“NCCL_IB_TIMEOUT=22”，提交训练作业后等待作业完成。
操作指导 12:29 使用PyCharm提交训练作业 为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08 云上AI开发-运行训练作业
查看推理效果 当推理服务处于“运行中”时，在服务列表单击操作列的“更多 > 服务详情”，在弹窗中选择“指标效果”页签，可以查看推理效果。 支持设置时间区间，查看不同时间下的推理效果。 仅当推理服务处于“运行中”，才支持查看监控指标。
在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。
调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
ModelArts CLI命令功能介绍 （可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交
单击“提交”，AI Gallery的运营人员将会审核您的申请，后续您可以在“我的Gallery > 合作伙伴”里查看审核进展以及审核结果。 图1 查看审核进度 父主题： 合作伙伴
选择按需计费的NAT网关时，单击“提交”。 选择包年/包月计费的NAT网关时，单击“去支付”。 进入订单支付页面，确认订单信息，单击“确认付款”。 虚拟私有云和子网和Server资源的网络保持一致。 配置SNAT规则。
https://update.code.visualstudio.com/commit:<提交的ID码>/server-linux-arm64/stable 例如：commit-id是863d2581ecda6849923a2118d93a088b0745d9d6，os架构是x86
单击Performance Advisor页面的Report选项，可以看到已提交的性能诊断任务详情。 图8 查看性能诊断任务结果 当前支持的状态有“分析中（Analyzing）、成功（Success）和失败（Failed）”。
提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
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https://update.code.visualstudio.com/commit:<提交的ID码>/server-linux-arm64/stable 例如：commit-id是863d2581ecda6849923a2118d93a088b0745d9d6，os架构是x86
提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
配置完成后，单击“提交”启动服务升级。 父主题： 管理我的服务
].index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整
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