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在AI应用“我的订阅”列表中，罗列当前帐号订阅的所有模型及其版本。同时支持将模型快捷部署为服务。 从AI Gallery订阅模型 部署上线 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。
如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日志预览功能，如果训练作业有多个节点，则支持查看不同计算节点的日志，通过右侧下拉框可以选择目标节点预览。
标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 说明： 可以在标签输入框下拉选择TMS预定义标签，也可以自己输入自定义标签。预定义标签对所有支持标签功能的服务资源可见。租户自定义标签只对自己服务可见。 确认填写信息无误后，根据界面提示完成在线服务的部署。
本文档详细介绍如何通过APIG SDK访问在线服务，具体操作流程如下： 获取AK/SK 获取在线服务信息 发送预测请求 方式一：使用Python语言发送预测请求 方式二：使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式，仅支持Body体12M以内，12M以上的请求，需使用Token
图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注，可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台，选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。 在“我创建的”或“我参与的”页签下，找到您需要标注的数据集。 单击数据集名称，进入标注详情页。
制作自定义镜像 这一节描述如何编写一个Dockerfile，并据此构建出一个新镜像在Notebook创建实例并使用。关于Dockerfile的具体编写方法，请参考官网。
确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。
本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。
示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必须提供健康检查的接口供ModelArts调用。
torch.save(model.state_dict(), os.path.join(args.output_dir, f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集
创建多机多卡训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。
创建单机多卡训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。
本章节主要介绍如何在AOM上查看Lite Cluster监控指标。 AOM上查看已有监控指标 登录控制台，搜索AOM，进入“应用运维管理 AOM”控制台。 单击“监控 > 指标浏览”，进入“指标浏览”“页面”，单击“添加指标查询”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。
登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。
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