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解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.907-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
在左侧导航栏中，选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”，进入“节点”列表页面。 鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。
打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，单击右侧的打开进入“JupyterLab”页面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。
套餐包 购买方式 登录ModelArts管理控制台，在“总览”页中，单击“购买套餐包”，进入“购买套餐包”页面。可根据需要，自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。
在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后，当在线服务进入到“运行中”状态后，进行预测，预测请求发出后，收到的响应不符合预期，无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。
kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名字），{namespace}替换为您的命名空间（默认为default）。
ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），可直接在CodeLab中打开，查看他人分享的样例代码，具体请参见使用
方式二：从“我的Gallery”进入管理控制台 在AI Gallery，单击右上角“我的Gallery > 我的资产 > 算法”，进入“我的算法”页面。 选择“我的订阅”页签，进入个人订阅的算法列表。 在算法列表选择需要使用的算法，单击“应用控制台”列的“ModelArts”。
您可以通过如下方式启动服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。您可以单击“操作”列的“启动”，启动服务。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。
在ModelArts管理控制台，选择“模型训练>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。
创建网络 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。 图1 网络列表 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。
步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。
进入在线服务详情页面，“事件”页签，提示“failed to pull image, retry later”，同时在“日志”页签中，无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象，通常是因为您部署的模型过大导致的。
单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。 在“总览”页面可以查看到当前的欠费金额。 如果存在欠费，请及时充值。更多关于欠费还款操作，请参见如何进行欠费还款。 父主题： 计费FAQ
ModelArts是一个即开即用的平台，无需购买或开通，直接进入ModelArts管理控制台，完成权限管理配置，然后选择所需功能，直接使用即可。 ModelArts平台仅针对使用计算规格的功能才涉及计费，公共资源池全部为按需模式，根据选用规格以及作业运行时长收费。
图3 预测代码 文件预测 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”，进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。在“预测”页签，单击“上传”，然后选择测试文件。
在“我的资产 > 数据集”下，选择未发布的数据集，单击数据集名称，进入数据集详情页。 在数据集详情页，单击右侧“发布”，在发布数据集页面编辑发布信息后，单击“发布”。
*',secret_key='***', project_id='***', region_name='***') 其中，各参数说明如下： “access_key”和“secret_key”获取方式如下： 登录管理控制台，可单击控制台右上角的账户名，在菜单栏中单击“我的凭证”，进入
修改默认端口号，具体操作如下： 登录ModelArts控制台，左侧菜单选择“AI应用管理 > AI应用”； 单击“创建”，进入创建AI应用界面，元模型选择“从容器镜像中选择”，选择自定义镜像； 配置“容器调用接口”和端口号，端口号与模型配置文件中的端口保持一致； 图1 修改端口号
通过单击资源池名称，可以进入到资源池详情页，您可以在详情页进行下述操作。 管理Lite Cluster资源池：ModelArts支持对资源池进行管理，包括续费、开通/修改自动续费、扩容、升级驱动等操作。
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