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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建
如何定位Workflow运行报错 使用run模式运行工作流报错时，分析解决思路如下： 确认安装的SDK包是否是最新版本，避免出现包版本不一致问题。 检查编写的SDK代码是否符合规范，具体可参考相应的代码示例。 检查运行过程中输入的内容是否正确，格式是否与提示信息中要求的一致。 根
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
DeepSeek系列模型推理 DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。
Edge 在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？
进行剪枝，并保存剪枝后的模型；2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括：结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。 FASP剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法，能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖，减小推理过程中的计算量，降低增量推理时延，提升吞吐。
SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买（并行文件系统） × 免费 免费 包月购买 免费 × 按需购买 单机多卡 × 包月购买 （HPC型500G） 免费
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
OBS提供了多种语言SDK供选择，开发者可根据使用习惯下载OBS SDK进行调用。使用OBS SDK前，需下载OBS SDK包，然后在本地开发环境中安装使用。 详细指导 ：《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于Ten
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
FAQ CUDA和CUDNN run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 infiniband驱动的安装 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题： 专属资源池训练
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）
主流开源大模型基于LIte Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
地吗？ ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，属于内网还是公网访问？ 调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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