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动态加载”。AI引擎的值是系统自动写入的,无需设置。 图5 设置元模型来源 在AI应用列表页面,当AI应用状态变为“正常”时,表示AI应用创建成功。单击AI应用操作列的“部署”,弹出“版本列表”,单击操作列“部署>在线服务”,将AI应用部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部
Standard平台上将已有模型部署为在线服务的免费体验过程。案例中使用到的“商超商品识别”模型来源于AI Gallery,AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 “商超商品识别”模型可以识别81类常见超市商品(包括蔬菜、水果和饮品),并给出置信度最高的5类商品的置信度得分。
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗? 标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: 一般性问题
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别81类常
在线服务的API接口组成规则是什么? AI应用部署成在线服务后,用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下: https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下: https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
练生成的模型。 步骤4:创建AI应用 在训练作业详情页的右上角单击“创建AI应用”,进入创建AI应用页面。 也可以在ModelArts管理控制台,选择“资产管理 > AI应用”,在“自定义AI应用”页面,单击“创建”,进入创建AI应用页面。 在创建AI应用页面,系统会自动根据上一
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
部署在线服务 部署在线服务包括: 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor,其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session
使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务,可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”,则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本
查看在线服务详情 当AI应用部署为在线服务成功后,您可以进入“在线服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”,进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息,详情说明请参见表1。
在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
在线服务 部署在线服务时,自定义预测脚本python依赖包出现冲突,导致运行出错 在线服务预测时,如何提高预测速度? 调整模型后,部署新版本AI应用能否保持原API接口不变? 在线服务的API接口组成规则是什么? 在线服务运行中但是预测失败时,如何排查报错是不是模型原因导致的 在
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API,可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态,否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API,可使用HTTP
使修改生效。在提交修改服务任务时,如果涉及重启,会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 父主题: 管理同步在线服务
如果服务不再使用,您可以删除服务释放资源。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。 单击目标服务名称,进入服务详情页面,单击右上角“删除”删除服务。
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入AI应用时,需要支持动态调整租户存储配额;模型
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业