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部署模型为在线服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 在线服务使用SFS
开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法，构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一：安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法，您可根据使用习惯选择。 方法一：使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境
修改Workflow工作流 功能介绍 更新Workflow工作流信息。 接口约束 无 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 PUT /v2/{project
创建Standard专属资源池 在AI开发过程中，由于业务需求的多样化和资源使用的复杂性，为满足特定业务对资源确定性、安全性、高效性的严格要求，创建专属资源池成为必要举措。 专属资源池是一种为特定用户、业务或项目专门划分和预留的资源集合，这些资源在物理或逻辑上与其他资源隔离开来，以确保特定需求能够得到满足。
创建生产训练作业（新版页面） 为了提升创建训练作业的效率，ModelArts对创建页面进行了一系列的易用性改进。现推出新版页面，旨在简化操作流程并增强界面的直观性。 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业，通过模型训练试验模型结构
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