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CUDA runtime is found 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 内存不足如何处理？ 父主题： 推理部署
创建方式 适用场景 使用预置框架创建训练作业 如果您已在本地使用一些常用框架完成算法开发，您可以选择常用框架，创建训练作业来构建模型 使用自定义镜像创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架，您可以将算法构建为一个自定义镜像，通过自定义镜像创建训练作业。 使用已有算法创建训练作业
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
步骤六：预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，单击选择“预测”页签。
第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像，其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件，用于在启动计算机时加载操作系统， 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件，以便在下次启动时加载新的内核。 父主题： Lite Server
部署服务时，ModelArts报错“ModelArts.3520: 在线服务总数超限，限制为20”，接口返回“A maximum of xxx real-time services are allowed.”，表示服务数量超限。 正常情况下，单个用户最多可创建20个在线服务。可采取以下方式处理： 删除状态为“异常”的服务。
准备好密钥对文件。 密钥对在用户第一次创建时，自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（用户一定要保存好），或者每次都使用新的密钥对。 Step1 安装SSH工具 下载并安装SSH远程连接工具，以PuTTY为例，下载链接。 Step2 使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件
在统一身份认证服务页面的左侧导航中选择委托，找到该用户组在ModelArts上使用的委托名称，单击右侧的“修改”操作，选择“授权记录”页签，单击“授权”，选中上一步创建的自定义策略“不允许用户使用公共资源池”，单击“下一步”，选择允许使用的资源区域，单击“确定”。 验证 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型训练
器镜像服务用户指南》。 与智能边缘平台的关系 ModelArts可将模型部署至智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric，简称IEF）纳管的边缘节点。IEF的更多信息请参见《智能边缘平台用户指南》。 与云监控的关系 ModelArts使用云监控服务（Cloud Eye
例如您的AI应用是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving_model_service’，则需要您在推理代码customize_service.py里使用from model_service
径。 检查使用的资源是否为CPU，CPU的“/cache”与代码目录共用10G，可能是空间不足导致，可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足，请执行5。 磁盘空间不足，请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing
给子账号配置部署上线基本使用权限 场景描述 本文介绍部署上线场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号权限，使其能够在开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成AI应用的创建，部署为在线服务。 权限清单 权限
使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 增量模型训练 分布式模型训练 模型训练存储加速 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts
在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105，报错日志：“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码
“标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。
Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时，部署失败。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
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