AIGC训练营问题点： 多人同时操作， 这个模型被替代掉了。 例如A 用户选择的是模型1 执行了效？

执行效果不一致等问题。这主要是由于多人同时对同一个模型进行操作，可能会导致模型状态不一致，甚至导致数据丢失。

为了避免这种情况的发生，建议您在多人同时操作模型时，采取以下措施：

分配不同的任务和权限：在多人同时操作模型时，可以将不同的任务和权限分配给不同的人员，以避免操作冲突和数据丢失。例如，可以将训练模型和推理模型的任务分配给不同的人员，并分别授权不同的访问权限。

使用版本控制工具：在模型开发和部署过程中，可以使用版本控制工具对模型进行管理和跟踪，以便不同的人员可以协同工作，并确保模型的状态和版本一致。

保留备份和日志：在模型训练和推理过程中，建议您保留相关的备份和日志，以便在出现问题时能够快速恢复和排查问题。

在AIGC训练营中，如果多个用户同时操作并选择不同的模型执行任务，但出现了模型被替代的情况，可能是由于以下原因：

1. 并发任务冲突：如果多个用户同时选择和执行不同的模型任务，且使用相同的资源或配置，可能会导致任务之间发生冲突。这可能会导致某些用户的模型被覆盖或替代。

2. 数据共享问题：如果多个用户在模型训练过程中共享数据，或者模型之间存在依赖关系，那么一个用户对模型的修改可能会影响其他用户的模型执行效果。

为了避免这种情况发生，可以考虑以下措施：

• 使用独立的资源：确保每个用户在执行模型任务时都拥有独立的资源，例如计算资源、存储空间等。

• 隔离数据和环境：将每个用户的数据和模型环境进行隔离，以防止不同用户之间的干扰或冲突。

• 合理的调度和资源管理：使用调度系统来管理多个用户的任务执行顺序和资源分配，以避免资源争用和冲突。

如果以上措施仍然无法解决问题，建议您联系AIGC训练营的技术支持团队，他们将能够提供更具体的帮助和解决方案。

请注意，AIGC训练营的服务和功能可能会随时间而变化，其中包括与多用户操作和模型执行相关的限制和配置。最好的做法是直接参考官方文档或与阿里云官方支持团队沟通，以获得最新和准确的信息。

谁最后操作，服务器就会记录最后那个时间的操作人记录，此回答整理自钉群“【答疑群】人人都是创作家，Serverless 部署 AIGC 场景”