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在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX类型的报错，表示请求在APIG（API网关）出现问题而被拦截。
dtypes for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码，将错误列进行转换： from sklearn import preprocessing
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。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 无 请求示例 如下删除服务ID为xxxxxx的模型服务为例。 DELETE
6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6
采用哪种计费模式才是最具性价比的方式。 计费构成分析 基于此案例，可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelAr
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
调用修改工作空间接口根据工作空间ID修改工作空间的名称、描述、授权类型等信息。 当不需要该工作空间时，可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
bs_file',recursive=True) 其中，“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=True”表示类型为文件夹，“True”表示是文件夹，“False”为文件。 如果输出结果为一致，表示文件夹复制已完毕。如果输出结果不一致，表示复制未结束。
INTERNAL：创建者、主账号、指定IAM子账号可访问当授权类型为INTERNAL时需要指定可访问的子账号的账号名，可选择多个。 每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间，默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力，可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景：
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
实现模型超参搜索，为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法
定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或
FINETUNING_TYPE，表示微调的策略，可以选择的参数包括：{full, lora} 删除 RUN_TYPE 所以当前的组合情况为： 项目 full lora pt（预训练） √ √ sft（指令微调） √ √ 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号
状态码：200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes
get_model_list打印参数说明 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总模型数量。 count Integer 模型数量。 models model结构数组 模型元数据信息。 表3 model结构 参数 参数类型 描述 model_id String
历史汇总后的统计信息。 表4 CheckTaskStats 参数 参数类型 描述 accepted_sample_count Integer 通过的样本数目。 checked_sample_count Integer 已验收的样本数目。 pass_rate Double 样本的通过率。
创建镜像组织中创建的组织名称，<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 Step6 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
创建镜像组织中创建的组织名称，<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图5 成功构建镜像 Step6 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。
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