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助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像，构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像。 场景三：通过预置的镜像创建Notebook实例，
最近一次修改脚本的时间。 操作 可对脚本进行如下操作。 单击，可进入脚本编辑器。如果脚本有多个版本，则进入处于启用状态的脚本编辑器页面；如果多个版本都未启用，则进入最近版本的脚本编辑器页面。 单击，可启用该脚本。 单击，可禁用该脚本。启用脚本后，服务编排、前端页面等才可调用该脚本。 单击，可删除脚本。
ScriptSimpleInfo objects 脚本列表。 表5 ScriptSimpleInfo 参数 参数类型 描述 id String 脚本ID。 name String 脚本名称。 description String 描述。 type String 脚本类型：POWERSHELL/BAT/SHELL。
开发脚本 开发SQL脚本 开发Shell脚本 开发Python脚本 父主题： 脚本开发
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜
脚本版本号 1.0.0 请自定义填写脚本版本号。 风险等级 高 可选项“高”、“中”、“低”，请根据实际情况选择风险等级。 脚本描述 - 对脚本进行描述。 设置“脚本内容”。 脚本类型：可选择脚本类型“Shell”、“Python”、“Bat”。 脚本内容：录入脚本内容。 脚本内容首行自动添加的解释器，例如#
数字人名片制作 环境准备 已安装SDK。 场景说明 该场景通过示例代码，介绍了如何使用MetaStudio Java SDK来实现数字人名片制作功能。 建模示例 详情请参考数字人名片制作。
视频制作剧本管理 环境准备 已安装SDK。 场景说明 该场景通过示例代码，介绍了如何使用MetaStudio Java SDK来实现数字人视频制作剧本管理功能。 建模示例 详情请参考视频制作剧本管理。
在“日常运维”模块单击“脚本管理”，进入“脚本管理”页面。 在“自定义脚本”页签，选择需要执行的脚本，单击操作列“执行”。 设置“脚本入参”。 脚本入参：脚本入参在录入自定义脚本时已预置好参数名称与参数默认值。脚本执行时，脚本入参值支持“手动输入”和“参数仓库”两种方式。“手动输入”方式需要用自行填写
Python和Impala SQL脚本。脚本每执行一次，生成一个脚本实例。执行脚本接口是一个异步命令，需要通过查询脚本实例执行结果获取执行状态和结果。 DLI SQL和Presto SQL不支持多语句场景。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 POST
本”或“新建脚本”，配置脚本信息，单击“保存”。 图5 新建版本 图6 新建脚本 新建版本后，在当前脚本编辑区域右上角可以查看到当前脚本包含的版本，选择新建的版本信息，进行脚本的定制开发。 图7 新建的版本 新建脚本后，在左侧可以看到新建的脚本，单击脚本右侧展示脚本编辑页面，进行脚本的定制开发。
脚本管理 创建脚本 查询脚本列表 删除自定义脚本 修改脚本 获取自定义脚本详情 执行自定义脚本 父主题： API
脚本开发 脚本开发流程 新建脚本 开发脚本 提交版本 发布脚本任务 （可选）管理脚本 父主题： 数据开发
脚本管理 新建脚本 查看和修改脚本信息 下载脚本 删除脚本 父主题： 运维管理
脚本管理 概述 创建自定义脚本 管理自定义脚本 执行自定义脚本 执行公共脚本 父主题： 自动化运维
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例，在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖，在管理页面上进行操作，进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后，默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中，安装的依赖包不丢
描述 id String 脚本执行记录ID。 script_id String 脚本ID。 script_name String 脚本名称。 script_task_id String 脚本执行的任务ID。 resource_id String 执行脚本的资源ID，如桌面ID。 resource_name
脚本示例 配置update_hosts_win.ps1脚本 配置rollback_hosts_win.ps1脚本 父主题： 批量修改与还原源端Windows主机的Host配置
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
对于一个服务，如果是单CPU架构，则只需要配置x86_64或者aarch64之一即可，如果是多CPU架构，则x86_64和aarch64都需配置，osc服务会将两个服务制作成共架构服务包并将最终镜像地址回填到部署文件中。以下分别通过一个Helm服务和Operator服务举例说明，以镜像swr.cn-east-3
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