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使用AI案例 在AI Gallery中，您可以根据您的业务场景和诉求，查找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册
连续性，无需执行任何业务迁移操作。 约束限制 模型权重更新后，后续对部署模型进行操作，即从“我的模型”中对该部署模型发起的操作时，都将基于新权重进行。 仅当模型服务处于这几个状态下才能更新权重：运行中、异常、告警、已停止。 步骤1：验证模型权重文件 在进行模型服务升级之前，必须先
管理Workflow 查找Workflow工作流 查看Workflow工作流运行记录 管理Workflow工作流 重试/停止/运行Workflow节点 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 设置训练故障优雅退出 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
在线服务的简要说明。 填写资源池和AI应用配置等关键信息，详情请参见表2。 表2 参数说明 参数名称 子参数 说明 “资源池” “公共资源池” 公共资源池有CPU或GPU两种规格，不同规格的资源池，其收费标准不同，详情请参见价格详情说明。当前仅支持按需付费模式。 “专属资源池” 在
name="model_registration", # 模型注册节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
“图片亮度”、“图片饱和度”、“清晰度”和“图像色彩的丰富程度”。“物体检测”支持所有的分析指标。目前ModelArts支持的所有分析指标请参见支持分析指标及其说明。 数据特征分析 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。
string，默认为'ucb'，可能取值还有'ei'、'poi'，一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured
选择指标源 通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 图2 添加指标 关于更多指标浏览方法请参考华为云帮助中心“应用运维管理 AOM> 用户指南（2.0）> 指标浏览”。 ModelArts支持的指标和Label信息如下面表格所示： 表1 容器级别的指标 分类
包括IAM子用户、联邦用户、委托用户和所有用户。 IAM子用户：由主账号在IAM中创建的用户，是服务的使用人员，具有独立的身份凭证（密码和访问密钥），根据账号授予的权限使用资源。IAM子用户相关介绍请参见IAM用户介绍。 联邦用户：又称企业虚拟用户。联邦用户相关介绍请参见联邦身份认证。
AI应用管理 创建AI应用失败，如何定位和处理问题？ 导入AI应用提示该账号受限或者没有操作权限 用户创建AI应用时构建镜像或导入文件失败 创建AI应用时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？ 通过OBS导入AI应用时，如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
“公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”：表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 公开权限只支持权限的扩大，权限从小到大为“仅自己可见<指定用户<公开”。所以如果一开始创建的是公开模型，将不支持修改“谁可以看”。
在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建一个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。 同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。 镜像会以快照的形式保存，保存过程约5分钟，请耐心等待。此时不可再操作实例。 图2 保存镜像 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）
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+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0
将AI应用部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
监控Lite Server资源 使用CES监控Lite Server资源 使用DCGM监控Lite Server资源 父主题： Lite Server资源管理
发布和管理AI Gallery镜像 托管镜像到AI Gallery 发布镜像到AI Gallery 管理AI Gallery镜像 父主题： AI Gallery（新版）
开发Workflow命令参考 开发Workflow的核心概念介绍 配置Workflow参数 配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力
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