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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询
导入AI应用对于镜像大小的限制 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。 当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，
业项目的工作空间生效。 工作空间的约束与权限授权的约束是叠加生效的，意味着对于一个用户，必须同时拥有工作空间的访问权和训练任务的创建权限（且该权限覆盖至当前的工作空间），他才可以在这个空间里提交训练任务。 对于已经开通企业项目但没有开通工作空间的用户，其所有操作均相当于在“def
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化，新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性，提升云上资源的安全。为保障您的网络安全，建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题：
k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复 客户侧 资源的授权，访问控制 保证应用的供应链安全，依赖和自身的安全性，安全扫描、审计和准入校验机制，保证制品源头的安全性 权限配置和凭证下发权限最小化
韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时
ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换AI应用的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1 操作及其对应风险
业项目的工作空间生效。 工作空间的约束与权限授权的约束是叠加生效的，意味着对于一个用户，必须同时拥有工作空间的访问权和训练任务的创建权限（且该权限覆盖至当前的工作空间），他才可以在这个空间里提交训练任务。 对于已经开通企业项目但没有开通工作空间的用户，其所有操作均相当于在“def
创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带
原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时，会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配，则会立即训练失败，避免后续无意义的运行时长。 解决方案 专属资源池的Ascend驱动版本需与训练基础镜像中的Cann软件版本版本匹配。
Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作，需要严格按照操作指导进行，否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1
明确性能问题类型，准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 对于固定step出现性能劣化，如固定在16步出现性能劣化，则需要合理配置profiling参数，确保能采集到16步的数据。 对于所有step稳定劣化的场景，避免采集第一个step的profiling即可，可以采集任意step如第15个step即可。
管理员和开发者权限分离 对于中小规模团队，管理员希望对ModelArts资源进行主导分配，全局控制，而对于普通开发者只需关注自己实例的生命周期控制。对于开发者账号，一般不会具有te_admin的权限，相应的权限也需要主账号进行统一配置。本章节以使用Notebook进行项目开发为例
train_url to an empty obs directory”。 原因分析 对于不支持断点训练的模型，若选择训练输出路径不是空目录，会出现该报错。 处理方法 对于不支持断点训练的模型，请您将模型的输出路径train_url设置为空目录。 父主题： 预置算法运行故障
在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换。配合ModelArts提供的云化容
运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内存溢出、是否因为业务使用量太大需要更多的内存。如果因业务原因需要更多内存，请升级在线服务选择更大内存规格的计算节点。 父主题： 服务部署
自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练
资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 场景介绍 对于使用ModelArts专属资源池的用户，在控制台创建完网络后，在网络列表页“操作 > 更多”下拉框中可见“关联sfsturbo”和“解除关联”。其中，“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS
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