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Lite Server资源开通 图1 Server资源开通流程图 表1 Server资源开通流程 阶段 任务 准备工作 1、申请开通资源规格。 2、资源配额提升。 3、基础权限开通。 4、配置ModelArts委托授权。 5、创建虚拟私有云。 6、创建密钥对。（可选，若为密码登录方式则不需要）
创建开发环境实例 功能介绍 创建开发环境实例，用于代码开发。 该接口为异步操作，创建开发环境实例的状态请通过查询开发环境实例详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli image命令支持：查询用户已注册的镜像、查询/加载镜像构建模板、Dockerfile镜像构建、查询/清理镜像构建缓存、注册/取消注册镜像、调试镜像是否可以在Notebook中使用等。具体命令及功能可执行ma-cli image
GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上，安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同，您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件
ma-cli ma-job训练作业支持的命令 使用ma-cli ma-job命令可以提交训练作业，查询训练作业日志、事件、使用的AI引擎、资源规格及停止训练作业等。 $ ma-cli ma-job -h Usage: ma-cli ma-job [OPTIONS] COMMAND
在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC、SFS、SWR和ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts S
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。
在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源（OBS和SWR） 配置权限 创建专属资源池（不需要打通VPC） 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
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