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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。
高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内存溢出、是否因为业务使用量太大需要更多的内存。如果因业务原因需要更多内存，请升级在线服务选择更大内存规格的计算节点。 父主题：
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
Gallery在线推理服务部署模型。 如果使用自定义镜像进行训练，操作步骤可以参考使用AI Gallery微调大师训练模型，其中“训练任务类型”默认选择“自定义”，且不支持修改。 如果使用自定义镜像进行部署推理服务，操作步骤可以参考使用AI Gallery在线推理服务部署模型，
"application/json" } } ] 将AI应用部署为在线服务 参考部署为在线服务将AI应用部署为在线服务。 在线服务创建成功后，您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 图5 访问在线服务 父主题： Standard推理部署
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
关闭详细日志命令： unset DETAIL_TIME_LOG 配置后重启推理服务生效。 Step7 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化 benchmark 支持测试性能 支持精度测试 profiling 支持分析算子的profiling 环境准备 本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev librdmacm1 libcap2-bin libpq-dev mysql-common net-tools nginx openslide-tools openssh-client openssh-server
2a1 -j 8 编译时需要加上MPI=1的参数，否则无法进行多机之间的测试。 MPI路径版本需要匹配，可以通过“ls /usr/mpi/gcc/”查看openmpi的具体版本。 nccl-test测试。 单机测试： /root/nccl-tests/build/all_reduce_perf
其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
"application/json" } } ] 将模型部署为在线服务 参考部署为在线服务将模型部署为在线服务。 在线服务创建成功后，您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 父主题： 制作自定义镜像用于推理
单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：按照界面提示规则自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和
moondream2 moondream2:/home/ma-user/ #复制moondream2目录到容器中 Step5 准备测试数据 需要用户自己准备测试图片。 将测试图片存放在宿主机/home/temp/data目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 chmod -R 777 data
模型的端口没有配置，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。 如何修改默认端口号，请参考使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口。 父主题： 服务部署
服务运维阶段，先利用镜像构建AI应用，接着部署AI应用为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务和边缘服务有什么区别？ 为什么选择不了Ascend Snt3资源？ 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 在线服务部署是否支持包周期？ 部署服务如何选择计算节点规格？
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