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部署服务如何选择计算节点规格？ 部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户A
节点当前状态。可选值如下： Available：节点可用 Creating：节点创建中 Deleting：节点删除中 Abnormal：节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource
资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool String 节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加tai
API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池 metadata CreateNodePoolMetaVO object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池创建请求体。 表13 CreateNodePoolMetaVO
在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
如何通过ssh登录专属资源池节点？ ModelArts专属资源池不支持ssh登录节点。 父主题： Standard资源池
API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus object 节点池的状态信息。 表4 NodePoolMetadata
批量删除节点 功能介绍 批量删除指定资源池中的节点，资源池中至少保留一个节点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_i
批量重启节点 功能介绍 批量重启指定资源池中的节点 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/pools/{pool
节点池管理 查询节点池列表 创建节点池 查询指定节点池详情 更新节点池 删除节点池 查询节点池的节点列表
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。
demo workflow", steps=[dataset_import] ) 场景三：基于数据集创建节点构建数据集导入节点。数据集创建节点的输出作为数据集导入节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 通过DatasetIm
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
description 模型注册节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 ModelInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的输入名称，只能
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时，可以使用数据集导入节点先导入新的数据，然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。 属性总览 您可以使用ReleaseDatasetStep来构建数据集版本发布节点，ReleaseDatasetStep结构如下：
description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 LabelingInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的输入名称，
创建Workflow服务部署节点 功能介绍 通过对ModelArts服务管理能力的封装，实现Workflow新增服务和更新服务的能力。主要应用场景如下： 将模型部署为一个Web Service。 更新已有服务，支持灰度更新等能力。 属性总览 您可以使用ServiceStep来构建服务部署节点，ServiceStep结构如下
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