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s，--privileged，--cap-add的启动命令，在模型发布时将会置空。 “apis定义” 提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。apis定义填写规范请参见模型配置文件编写说明中的apis参数说明，示例代码请参见apis参数代码示例。
ML、TXT、Markdown等），以页签形式展示。 JupyterLab的一大优点是，可以任意排版多个文件。在右侧文件展示区，您可以拖动打开文件，随意调整文件展示位置，可以同时打开多个文件。 图8 多文件任意编排 当在一个Notebook中写代码时，如果需要实时同步编辑文件并查看执行结果，可以新建该文件的多个视图。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
远程连接出现弹窗报错：Could not establish connection to xxx 问题现象 原因分析 执行VS Code Remote SSH连接失败。 解决方法 单击弹窗右上角关闭弹窗，查看OUTPUT中的具体报错信息，并参考后续章节列举的几种常见报错解决问题。
使用SSH连接，报错“Connection reset”如何解决？ 问题现象 原因分析 可能是用户网络限制原因。比如部分企业网络的SSH是默认屏蔽的。 解决方法 用户重新进行申请SSH权限。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业，出现如下报错，提示找不到运行的主文件：no such file or directory。 原因分析 根据报错提示可以判断是运行命令的启动文件目录不正确导致运行失败。 处理方法 需要排查执行命令的启动文件目录是否正确，具体操作如下：
如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。
模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。 更
的InputShape来确定，由于后端指定了ascend，这些tensor都是在昇腾设备的显存中，用户需要在对应的tensor中填入数据，这些数据也会被搬移到显存中，进一步对于Inputs输入的内容进行处理。 data = convert_img(input_image) in_data
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
VS Code连接后长时间未操作，连接自动断开 问题现象 VS Code SSH连接后，长时间未操作，窗口未关闭，再次使用发现VS Code在重连环境，无弹窗报错。左下角显示如下图： 查看VS Code Remote-SSH日志发现，连接在大约2小时后断开了： 原因分析 用户SS
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么？ JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的，或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存
在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地？ 在VS Code的环境中执行Ctrl+Shift+P 搜install local，按需选择即可 父主题： Standard Notebook
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。
的页面。 镜像保存时，哪些目录的数据可以被保存 可以保存的目录：包括容器构建时静态添加到镜像中的文件和目录，可以保存在镜像环境里。 例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载目录或数据卷，这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df
服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足，镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像，减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
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