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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长，影响满意度。因此，能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动修改模型服务的实例流量限制QPS，该操作不会影响部署服务的正常运行。
Server服务器的运行状态。 虚拟私有云 Lite Server服务器创建时绑定的虚拟私有云，单击链接可跳转到虚拟私有云详情页。 裸金属服务器 Lite Server服务器为一台裸金属服务器，单击链接可跳转至对应弹性裸金属服务器的详情页。 镜像 Lite Server服务器的镜像。 创建时间
String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 grants Array of grants objects 授权用户列表。默认
startOrStopService 启停边缘服务节点 service startOrStopNodesService 添加用户访问密钥 service addAkSk 删除用户访问密钥 service deleteAkSk 创建专属资源池 cluster createCluster 删除专属资源池
defaultGateWay Boolean 默认路由开关。 phase String 网络的连接状态。可选值如下： Connecting：网络连接中 Active：网络连接正常 Abnormal：网络连接不正常 表19 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户token。 表3 请求Body参数
rc3 PyTorch：2.3.1 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基
PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式（三选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为
填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInpu
rts数据集。 提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行
在ModelArts开发环境中运行Notebook实例时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 Notebook实例停止运行时，EVS还会持续计费，需及时删除才能停止EVS计费。 计算资源费用： 如果运行Notebook实例时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
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推荐采用相对导入方式导入自定义包。 customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下，需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码，您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码，详
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