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标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题： 数据管理
Ascend相关问题 Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 训练作业的日志出现detect failed（昇腾预检失败） 父主题： 训练作业
Standard开发环境 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型
Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
训练脚本说明 训练脚本存放目录说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题： Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
状态码：200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes
Lite Cluster 资源池创建失败的原因与解决方法？ Cluster资源池节点故障如何定位 特权池信息数据显示均为0%如何解决？ 重置节点后无法正常使用？
制作自定义镜像用于ModelArts Standard 自定义镜像使用场景 ModelArts支持的预置镜像列表 制作自定义镜像用于创建Notebook 制作自定义镜像用于训练模型 制作自定义镜像用于推理
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 获取模型推理的Profiling数据 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.5.901）
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量对节点功能上锁 批量对节点功能解锁 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
'feat_2:0', 'feat_3': 'feat_3:0'} 不做数据集切分操作。如果选择未切分的数据集，算法将做纯训练场景； 父主题： 服务部署
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
<master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b
from daemon: Cannot pause container xxx”。 原因分析 执行镜像保存时，Notebook中存在状态为D的进程，会导致镜像保存失败。 解决方案 在Terminal里执行ps -aux命令检查进程。 执行kill -9 <pid>命令将相关进程结束后，再次执行镜像保存即可。
无法再新建。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 常见问题 下线镜像对现有用户的使用是否有影响？ 下线镜像对已有用户不影响，用户可以继续使用已有实例启动Notebook，但是需要注意删除实例后无法再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例？
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
timeout:939 callbacks suppressed 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点”列表页面。 在弹性节点Server列表中，单击的“同步”，在弹出的确认对话框中，确认信息无误，然后单击“确定”，完成同步操作。 图1 同步状态 父主题： Lite Server资源管理
<master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b
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