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部署服务如何选择计算节点规格？ 部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户A
NodePoolSpec object 更新节点池的请求体。 表4 NodePoolSpec 参数 是否必选 参数类型 描述 resources 是 PoolResource object 节点池中的资源信息列表，包括资源规格和相应规格的资源数量，自定义配置等。 表5 PoolResource
在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
如何通过ssh登录专属资源池节点？ ModelArts专属资源池不支持ssh登录节点。 父主题： Standard资源池
v2 kind 是 String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池 metadata 是 CreateNodePoolMetaVO object 节点池的metadata信息。 spec 否 NodePoolSpec object 节点池创建请求体。 表3 CreateNodePoolMetaVO
节点当前状态。可选值如下： Available：节点可用 Creating：节点创建中 Deleting：节点删除中 Abnormal：节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource
是 String 节点池名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata
API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus object 节点池的状态信息。 表4 NodePoolMetadata
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息，配置完成后直接单击“继续运行”即可。 异步推理服务部署相关信息配置操作 在ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“Workflow”进入Workflow页面。 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息，选择AI应用及版本为异步推理模型，设置服务启动参数，配置完成后直接单击继续运行即可。
推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息，从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息（选填），从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。 否 dict
ionStep的使用场景类似，但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。 控制单节点的执行 通过参数配置实现 from modelarts import workflow as wf
IEF节点边缘服务部署失败 问题现象 部署边缘服务时，出现“异常”状态。 原因分析1 部署边缘服务时，使用到IEF纳管的边缘节点，就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限，否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1
节点池管理 查询节点池列表 创建节点池 查询指定节点池详情 更新节点池 删除节点池 查询节点池的节点列表
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
什么是边缘节点？ 边缘节点是您自己的边缘计算设备，用于运行边缘应用，处理您的数据，并安全、便捷地和云端应用进行协同。 父主题： 边缘服务
批量删除节点 功能介绍 批量删除指定资源池中的节点，资源池中至少保留一个节点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_i
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。
以减少配置操作，方便您在开发态进行调试。但是对于发布到运行态或者gallery的工作流，更推荐的方式是采用数据占位符的方式进行编写，您可以在工作流启动之前对参数进行配置，自由度更高。 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 使用场景：数据集版本发布节点的输出作为作业类型节点的输入。
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