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选择多个规格的CPU架构必须相同。例如都是X86，或者都是ARM。 如果选择了多个GPU或NPU规格，由于不同规格的参数网络平面不互通，分布式训练时训练速度会受到影响。如果您要做分布式训练，建议您只选择一个GPU或NPU规格。 一个资源池中，最多可添加10种规格。 资源调度与切分 自定义驱动 默认关闭。部
creation_timestamp String 实例的创建时间。 profile Object 配置信息，如表3所示。 flavor String 机器规格。 spec Object 实例定义。Notebook类型实例，数据结构如表11所示。 workspace Object 工作空间，如表16所示。
String 实例的更新时间。 profile Object 配置信息，如表12所示。 flavor String 机器规格。 flavor_details Object 机器规格详情，如表16所示。 pool Object 专属资源池，如表17所示。 spec Object 实例定义
String 实例的更新时间。 profile Object 配置信息，如表12所示。 flavor String 机器规格。 flavor_details Object 机器规格详情，如表16所示。 pool Object 专属资源池，如表17所示。 spec Object 实例定义
者提供免费分享和灵活使用Notebook代码样例的功能。您可以将优秀的Notebook代码样例发布在AI Gallery社区，供其他开发者学习使用；也可以在AI Gallery上查看其他人共享的Notebook案例的详细描述、代码信息等，通过“Run in ModelArts”将
参数枚举值列表，只有当参数类型为PlaceholderType.ENUM时才需要填写。 否 list constraint 参数相关的约束配置，当前该字段仅支持训练规格的约束，且用户不感知。 否 dict required 参数是否必填标记。 默认required=True。 Delay参数不能设required=False。
型。 scope Array of strings 资源池支持的作业类型。至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业 Infer：推理作业 Notebook：Notebook作业 resources Array of resources objects
型。 scope Array of strings 资源池支持的作业类型。至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业 Infer：推理作业 Notebook：Notebook作业 resources Array of resources objects
标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence Double 置信度，数值类型，范围0<=confidence<=1，表示机器标注的置信度。 position Object 标注对象的位置信息，详细请见表5。 parts Object 子标注对象列表，即嵌套的voc_object列表，详细请见表4。
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 权限配置 > 普通用户” 普通用户包括用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限，如数据的访问、训练任务的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 可以单击“查看权限列表”，查看普通用户权限。 “新增委托 > 权限配置 > 自定义” 如用户有
“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。 关联与解除关联操作需要用户委托授权ModelArts云服务操作SFS Turbo的部分权限。
finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。 stopping: 停止中。 deleting: 删除中。 pending: 待启动，仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中，仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer
正常”。 单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和“选择模型及版本”：会自动选择模型和版本号。
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK：计费规格实例。 flavor 是 String 实例的机器规格。如下规格仅供参照，实际支持规格以具体区域为准。 modelarts.vm.cpu.2u：Intel CPU通用规格，用于快速数据探索和实验。
型。 scope Array of strings 资源池支持的作业类型。至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业 Infer：推理作业 Notebook：Notebook作业 resources Array of resources objects
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