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Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务，单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在服务升级页面，配置升级参数。 “模型设置”：单击“更换”，选择原模型下的其他模型版本。
的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时，可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签，单击目标数据集右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。 由于数据集是下载至OBS使用的
请谨慎操作。 删除我的算法：在“资产管理 > 算法管理 > 我的算法”页面，“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确定”，删除对应的算法。 删除订阅算法：前往AI Gallery，在“我的资产 > 算法”中，单击我的订阅，对需要删除的
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
2:latest 完成镜像上传后，在“容器镜像服务控制台>我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。 “swr.<region>.myhuaweicloud.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 在ModelArts上创建训练作业。
或者是模型详情页的“模型文件”页签。 创建数据集资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项，数据集的英文名称。
训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境，模型训练，服务部署，请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
使用主用户的账号登录ModelArts服务管理控制台。请注意选择左上角的区域，例如“华南-广州”。 在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”。在“授权”页面，在“授权对象类型”下面选择“所有用户”，选择“新增委托 ”，为该主用户下面的所有子账号配置委托访问授权。
确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写
可以在权限管理中查看对应用户的授权内容，查看授权详情。如果没有对应权限，需要到统一身份认证服务给对应委托中加上对应权限。 图1 权限管理 图2 查看权限详情和去IAM修改委托权限 图3 给委托添加授权 将镜像设置成私有镜像 登录容器镜像服务（SWR），左侧导航栏选择“我的镜像”
Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建模型 参数名称 说明 英文名称 必填项，模型的英文名称。 如果没有填写“中文名称”，则资产发布后，在模型页签上会显示该“英文名称”。
下。 用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试，选择不同的Conda环境。 Notebook：是一款Web应用，用户能够在界面编写代码，并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件：插件包括规格切换，分享案例到AI Gallery
e，然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统； 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通； 价格较高。 静态挂载 动态挂载：不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。 适用大容量扩展以及成本敏感型
swr.example.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 图2 上传镜像 完成镜像上传后，在“容器镜像服务控制台>我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。 “swr.example.com/deep-learning/tf-1.13.2:lat
如图1。Entrypoint参数中指定的可执行文件或命令会覆盖镜像的默认启动命令，Entrypoint中指定的执行命令内容不在镜像中预置，在本地环境通过docker run启动通过Notebook保存的镜像，报错创建容器任务失败，启动文件或目录不存在，如图2。 因此需要设置--e
在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台，运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
0G。 在微调工作流的“数据准备”环节选择数据集。 从本地上传 在“从本地上传”处，单击“点击上传”，选择本地编排好的训练数据。 数据上传成功后，页面会有提示信息。 此时AI Gallery会自动新建一个数据集，单击提示信息处的“查看”可以进入数据集详情页，也可以在“我的Gallery
认标注。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情”。 在“标注作业详情页”，选择“待确认”页签，查看并确认难例。
Manifest管理概述 在ModelArts使用过程中，需要做数据标注、模型训练、推理、数据集管理、市场发布等业务，这些业务都基于数据集进行的。为了规范对数据集的使用，适配各个使用场景，同时兼顾数据集管理的灵活性，本文档描述数据集管理的接口和描述规范——Manifest文件。
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