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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。
背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。
ModelArts Standard平台提供了模型训练常用的预置框架，可以直接使用。 当预置框架不满足训练要求时，支持用户构建自定义镜像用于训练。 准备训练数据 训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。
图3 创建算法 如果选择的算法不是使用旧版镜像创建的，那么创建训练作业时输入输出参数的超参目录就是/ma-user。 父主题： 创建训练作业
父主题： 开发环境（新版Notebook）
父主题： 开发环境管理
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用，无需进行Session鉴权。
父主题： 开发环境管理
父主题： 开发环境管理
父主题： 开发环境管理
父主题： 开发环境管理
ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务）作为一个面向客户的大模型服务化平台，提供简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。
订阅算法或模型。 从AI Gallery订阅的算法、模型，不区分区域，但是，在前往控制台使用订阅的产品时，需选择对应的区域。支持的区域与ModelArts相同，包含华北-北京一、华北-北京四、华东-上一、华南-广州（以界面上实际支持的区域为准）。 下载数据集。
用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 父主题： 开发环境
表5 云上开发环境中各种存储使用场景说明 存储类型 建议使用场景 优点 缺点 云硬盘EVS 比较适合只在开发环境中做数据、算法探索，性能较好。 块存储SSD，可以理解为一个磁盘，整体IO性能比NFS要好，可以动态扩充，最大可以到4096GB。
使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。
如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用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？
父主题： 开发环境管理
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