在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真

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查看磁盘列表中对应磁盘的“状态”栏。 弹性云服务器 启动、关机、重启等操作过程中，不建议进行在线卸载云硬盘的操作。 对于支持在线卸载云硬盘的操作系统以外其他操作系统的弹性 云服务器 ，不建议进行在线卸载云硬盘操作。 对于Linux弹性云 服务器 ，在线卸载云硬盘后重新挂载云硬盘，可能会存在挂载前后盘符发生变化的情况

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在线创建索引 delete_cctmp_table 参数说明：控制是否删除Ustore在线创建/重建索引过程中产生的临时表。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示删除临时表。 off：表示保留临时表。 默认值：on 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成AI应用的创建。 在AI应用列表中，您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时，表示AI应用导入成功。在

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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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查看在线推理服务实时日志；支持在线服务滚动升级，实现平滑更新在线服务的AI应用版本；支持对在线服务的查询，更新，对在线服务进行启停；支持从控制台发起预测请求进行在线服务效果测试；支持对在线推理服务进行数据采集，采集到的数据自动上传至对象存储； 资源管理：具备不同类型算力资源的统一

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可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗？ 当数据规模较小，不存在冷热数据分级降本诉求，又希望能方便快捷的构建AI训练系统时，可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗？ OBS为容量型存储，在时延、带

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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，且model文件夹中是否有生成训练模型。如果未生成model文件夹或者训练模型，可能是训练输入数据不完整导致，请检查训练数据上传是否完整，并重新训练。 图4 训练输出路径 步骤五：推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控

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，且model文件夹中是否有生成训练模型。如果未生成model文件夹或者训练模型，可能是训练输入数据不完整导致，请检查训练数据上传是否完整，并重新训练。 图4 训练输出路径 步骤五：推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控

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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎

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使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key

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Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，创建AI应用时，从OBS中导入已有的模型文件。

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Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中，创建AI应用时，从OBS中导入已有的模型文件。

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用于模型训练的数据，上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用图像分类工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无

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训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和AI应用调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts

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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。

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