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静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的
Standard专属资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的
软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包
up 在镜像管理中注册和查看镜像。 按需配置。 保存镜像 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限，用于： 开发环境运行的实例，保存成镜像。 使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list
镜像在SWR上显示只有13G，安装少量的包，然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败，为什么？ 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败？ 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 镜像过大，卸载原来的包重新打包镜像，最终镜像会变小吗？ 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts
是，则修改安全组的配置，具体操作请参见修改安全组规则。 否，则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS，用ECS去挂载SFS Turbo，如果挂载失败，则表示SFS Turbo异常。 是，联系SFS服务的技术支持处理。 否，联系ModelArts的技术支持处理。
上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。 如果上传的文件名称和已有文件重名，系统会自动用新文件内容覆盖已有文件内容。
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据，避免过拟合和欠拟合问题，进一步提高模型的泛化能力。 调优后模型名称 设置调优后产生的新模型的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、下划线（_）、中划线（-）和半角句号（.）。 调优后模型权重存放路径
本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7
本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
步骤二：自动化部署 需要先安装yum和expect。 sudo apt-get install yum yum install expect 把rank_table_file.json、start.sh和权重文件放在同一目录下。其中rank_table_file.json和start.sh只需要
修改[server]中的“root_url”和“serve_from_sub_path”字段。 图1 修改defaults.ini文件 其中： root_url的组成为：https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}/grafana。域名和INSTANCE_ID可以从打开
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks 否 Array of Task objects 任务列表。该功能暂未实现。 spec
命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
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