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创建出3台GPU裸金属服务器，使用A节点制作镜像，用于在CCE纳管裸金属服务器时，使用该镜像，但是纳管后发现服务器A纳管失败，剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中，需要通过cloudinit userdata机制拉取cce-agent，但是在服务器上查看没有拉cce-agent的动作，理论上该动作
个人用户快速配置ModelArts访问权限 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR等服务交互，需要用户配置委托授权，允许ModelArts访问这些依赖服务。如果没有授权，ModelArts的部分功能将不能正常使用。 约束与限制 只有主账号可以使用委托授权，可以为当前账号
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 services 否 Array
（可选）处理SIGTERM信号，容器优雅退出 如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要在容器中捕获SIGTERM信号，并且在收到SIGTERM信号之后等待60秒再优雅退出容器。提前优雅退出容器可能会导致在滚动升级的过程中业务概率中断。要保证容器优雅退出，从收到SIGTERM信号开
usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。
描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README.md”文件里。 更新后的“README.md”文件自动存放在数据集详情页的“文件版本
model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.
委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 本章节介绍如何配置ModelArts委托权限，允许用户使用专属资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 当用户新增委托并授权操作SFS Turbo时，请参考新增委托授权操作SFS Turbo。 当用户为已有的委托新增权限，授权操作SFS
选择多个规格的CPU架构必须相同。例如都是X86，或者都是ARM。 如果选择了多个GPU或NPU规格，由于不同规格的参数网络平面不互通，分布式训练时训练速度会受到影响。如果您要做分布式训练，建议您只选择一个GPU或NPU规格。 一个资源池中，最多可添加10种规格。 资源调度与切分 自定义驱动 默认关闭。部
JupyterLab常用功能介绍 JupyterLab视频介绍 JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook页面。
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String
Standard镜像相关 不在同一个主账号下，如何使用他人的自定义镜像创建Notebook？ 如何登录并上传镜像到SWR？ 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量？ 如何通过docker镜像启动容器？ 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源？ Mod
描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README.md”文件里。 更新后的“README.md”文件自动存放在数据集详情页的“文件版本
所有需手动续费的资源都可归置到“手动续费项”页签，具体操作请参见如何恢复为手动续费。 手动续费资源。 单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 图1 单个续费 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。 选择资源的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将资源的到
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
Object 度量信息metric的值。 表10 StepCondition 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 判断类型，例如==（等于）、!=（不等于）、>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于）、in（包含）、or（或）。 left 否
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
Map<String,Object> 限制条件。 表5 DataRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下：
文件删除后不可恢复，请谨慎操作。 管理数据集可用范围 仅当发布数据集时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理数据集的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 数据集发布成功后，如果数据集所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在数据集详情页添加新用户。
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