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/v1/{project_id}/services/{service_id} modelarts:service:get - √ √ 更新模型服务 PUT /v1/{project_id}/services/{service_id} modelarts:service:update - √ √ 删除模型服务
响应Body参数 参数 参数类型 描述 search_algo_count Integer 超参搜索算法的个数。 search_algo_list Array of search_algo_list objects 所有超参搜索算法的列表。 表3 search_algo_list 参数 参数类型
请联系技术支持。 正常 服务更新中。 Updating service. - 正常 服务启动中。 Starting service. - 正常 服务停止中。 Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped. - 正常 自动停止开关已关闭。 Auto-stop
"error_msg": "Gateway forwarding error. Failed to invoke backend service due to connection refused. " 出现该报错有两种情况： 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。
能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/search-condition 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id
响应Body参数 参数 参数类型 描述 service_name String 服务名称。 service_id String 服务ID。 monitors Array of Monitor objects 监控信息详情。 service_running_instance_count
module named ‘model_service.tfserving_model_service’，则需要您在推理代码customize_service.py里使用from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService。示例代码：
请联系技术支持。 正常 服务更新中。 Updating service. - 正常 服务启动中。 Starting service. - 正常 服务停止中。 Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped. - 正常 自动停止开关已关闭。 Auto-stop
\n[Modelarts Service Log]exiting..:\n [Modelarts Service Log]exiting...\n[Modelarts Service Log]exit with :\n [Modelarts Service Log]exit with
apig.xxxxxx.com/test", "service_id" : "bb149aac-5ff4-497c-bb73-acb751e20a11", "service_name" : "service-hutest", "support_app_code"
"support_app_code" : true, "service_id" : "ae20fc9f-b37c-48c2-8ebc-3f3a638c9f48", "service_name" : "service-3c02", "auth_type" : "APP"
"support_app_code" : true, "service_id" : "ae20fc9f-b37c-48c2-8ebc-3f3a638c9f48", "service_name" : "service-3c02", "auth_type" : "APP"
性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp = [service_instance1, service_instance2, service_instance3 ...]，列表中元素“service_instance”对象即为服务管理章节描述的可调用服务接口。
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
predictor_instance = Predictor(session, service_id="your_service_id") predictor_instance.delete_service() 方式2：根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务 1 2 3 4 5
predictor_instance.get_service_logs() print(predictor_log) 参数说明 表1 get_service_logs返回参数说明 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。
/v1/{project_id}/services/{service_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 请求参数 表2
示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/api-auths 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 service_id 是 String 服务ID project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
t查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。 description String
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类
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