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na，将其开启，如果已经开启，则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana
model_version String 模型版本。 invocation_times Number 模型实例的总调用次数。 failed_times Number 模型实例调用失败次数。 cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。 cpu_core_total
--host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 -
通过自定义镜像创建模型失败 问题现象 通过用户自定义镜像创建模型失败。 原因分析 可能原因如下： 导入模型使用的镜像地址不合法或实际镜像不存在 用户给ModelArts的委托中没有SWR相关操作权限 用户为子账号，没有主账号SWR的权限 使用的是非自己账号的镜像 使用的镜像为公开镜像 处理方法
--host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 -
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题： AI Gallery（新版）
收藏免费资产 当搜索到感兴趣的免费资产时，可以收藏该资产，方便后续在“我的收藏”快速查找。商用资产如需收藏请前往云商店。 单击目标资产，进入资产详情页面。 在资产详情页面，单击按钮收藏资产。 收藏成功后，在各个模块的“我的收藏”页签可以快速查看收藏的资产。 图2 查看收藏的资产 （可选）如果需要取消收藏，再次单击按钮即可。
主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题： LLM大语言模型训练推理
Integer 不分页的情况下符合查询条件的总模型数量。 count Integer 符合查询条件的模型数量。 表5 ModelListItem 参数 参数类型 描述 owner String 模型所属租户的用户id。 model_version String 模型版本。 model_type
在ModelArts的Notebook实例重启时，数据集会丢失吗？ ModelArts提供的Notebook实例是以ma-user启动的，用户进入实例后，工作目录默认是“/home/ma-user/work”。 创建实例，“/home/ma-user/work”目录下挂载的数据，在实例停止、重
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码：200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apis
返回此错误信息。 如果您使用的是自定义镜像导入的模型，请增大自定义镜像中所使用的web server的keep-alive的参数值，尽量避免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设
发布和管理AI Gallery镜像 托管镜像到AI Gallery 发布镜像到AI Gallery 管理AI Gallery镜像 父主题： AI Gallery（新版）
Gallery中，可以报名参加正在进行中的实践活动。 查找实践活动 进入AI Gallery首页，单击“实践”，在下拉框中单击“实践 >”，进入实践首页。 在实践页面，有“进行中”、“即将开始”和“已结束”三种状态的实践活动筛选方式。 图1 查找实践活动 单击右上方的“我的实践”可以跳转到个人中心（“我的Gallery
平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面，检查GPU工作情况：
Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
"aom:alarm:list" ] } ] } 创建用户组并加入用户，步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。 在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。勾选“service”、“SWR
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以删除uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
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