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。该参数可在PDB级别设置。 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。在PDB场景内，若未设置该参数，则继承来自全局的设置。

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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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创建Notebook实例 训练模型 准备算法 创建训练作业前需要先准备算法，可以订阅AI Gallery中的算法，也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 创建训练作业 管理模型

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ipynb文件，执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练。 调用SDK创建训练作业的操作请参见调用SDK创建训练作业。 父主题： 通过

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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 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建模型，将模型部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“模型管理

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开发AI算法，利用数据服务里的数据，生成模型，提供给运营商使用。 运营商用户 三产公司基于自己的数据，使用训练服务开发AI算法，生成模型供自己使用。 从NAIE服务官网订购并下载模型，部署至推理框架后，进行推理应用。 使用模型训练服务打包的模型，发布成在线推理服务，进行在线实时验证。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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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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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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模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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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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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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从训练作业中导入模型文件创建模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

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AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题： 配置类

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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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多 > 下载”，即可下载算法。 在线编辑 单击在线编辑栏的“在线编辑”，可在线编辑算法文件，具体请参考在线编辑算法。 在线编辑算法 平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后单击“在线编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。界面左侧显示的是该算法包

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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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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 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建模型，将模型部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“模型管理

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单击界面右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”。 界面新增如图4所示的内容。 图4 AutoML参数设置 参数设置说明，如表1所示。 表1 AutoML参数说明 参数 参数说明 训练数据集 训练数据集。从下拉框中选择“train”，即4中的“数据引用变量名”。 类型 训练的模型类型。

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