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修复Standard专属资源池故障节点 Standard专属资源池支持对故障节点进行修复操作，目前提供了替换节点、高可用冗余节点、重置节点和重启节点等方式。华为云技术支持在故障定位和性能诊断时，部分运维操作需要用户授权才可进行，本章节同时也介绍了如何进行授权操作。 故障节点处理方式
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致ModelArts中专属资源池不能使用。自动续费的规则如下所述： 以专属资源池的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 专属资源池自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如，您选择了3个月，专属资源池即在每次到期前自动续费3个月。
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
部署预测分析服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
审核并验收团队标注任务结果 审核团队标注任务结果 团队标注成员完成后，团队审核者可以对标注结果进行审核。 登录ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，在数据标注页面选择“我参与的”，在任务列表“操作”列单击“审核”，发起审核。 图1 发起审核 在审核页
obs:bucket:GetBucketPolicy obs:bucket:DeleteBucketPolicy √ √ 查询数据处理的算法类别 GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items modelarts:processTask:getProcessTask
设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
什么是Workflow MLOps简介 在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operation
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