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图1 MLOps MLOps的整条链路需要有一个工具去承载，MLOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模型，一般都需要交付给下游系统工程师。
具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
Standard的Workflow是一套低代码的AI开发流水线工具，覆盖数据标注、数据处理、模型开发、训练、模型评估、部署上线等步骤，提供可视化的工作流运行方式。具体请参见什么是Workflow。
方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具，用于查看GPU的使用情况和性能指标，可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息，存在锁死的风险。
首先检查npu-smi工具是否可以正常使用，该工具必须能正常使用才能继续后面的固件驱动安装，输入命令“npu-smi info”，完整输出下图内容则为正常。
使用转换工具配置config参数，具体如下所示，其中“subgraph tuning”表示子图调优，“operator tuning”表示算子调优。
具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后，经常断开或卡顿，如何解决？
利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。
推荐Windows版本，社区版或专业版均可，请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。
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用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业从而选择最理想的作业，模型训练支持统一管理多个训练作业，方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的关键事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）、资源监控（资源使用率数据）、Cloud Shell（登录训练容器的工具
利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。
model_metric_list String 训练作业的模型评测参数。具体请参见表7。 system_metric_list String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。
* 检查是否已安装Python通用包管理工具pip。如果Python安装过程中没有安装通用包管理工具pip，则参见pip官网完成pip安装，推荐pip版本小于24.0。 在本地环境执行命令pip --version，显示如下内容说明pip已安装。
使用新版自动学习实现物体检测） 部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具
APP签名认证需要在header的X-Sdk-Date和Authorization字段中填入通过sdk或者工具使用该在线服务绑定的APP的AppKey和AppSecret所生产的这两个字段的值，以完成对该请求的签名认证。具体指导参见链接：访问在线服务（APP认证）。
|——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具
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