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使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 从0-1制作自定义镜像并创建模型
规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 说明： 建议写清楚模型的使用方法，方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI Gallery工具链服务 任务类型 微调大师 在线推理服务 AI应用 文本问答/文本生成 支持
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后，支持修改内容，例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时，才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量，配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用。
删除AI应用 功能介绍 删除AI应用，根据AI应用ID删除指定AI应用，cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用，还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用；默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
在镜像详情页，选择“镜像文件”页签。单击操作列的“删除”，确认后即可将已经托管的文件从AI Gallery仓库中删除。 文件删除后不可恢复，请谨慎操作。 下架镜像 AI Gallery中已上架的资产支持下架操作。 在AI Gallery首页，选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产”下，查看已上架的资产。
使用AI案例 在AI Gallery中，您可以根据您的业务场景和诉求，查找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册
AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行
面向不同AI基础的开发者，本文档提供了相应的入门教程，帮助用户更快速地了解ModelArts的功能，您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户，您可以使用ModelArts在AI Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产，零代码完成AI建模和应用。
计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足，就可以持续使用资源，详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功
ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。 方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管理进行标注和版本管理，然后通过训练获得AI模型结果，最后通过开发环境构建模型镜像。 服务运
入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说，则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery，在报名实践活动或发布AI说时，将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gal
AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从数据准备、模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程（即AI全流程开发）。 本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts
查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情，根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{projec
使用自定义镜像创建AI应用 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型，也可通过制作自定义镜像，导入ModelArts创建为AI应用，并支持进行统一管理和部署为服务。 创建AI应用的自定义镜像规范 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 资源池 使用ModelArts进行AI开发时
PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self.config中 PretrainedModel.from_pretrained(dir) # 将模型实例序列化到 dir/pytorch_model.bin 中 PretrainedModel
runtime is found 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 内存不足如何处理？ 父主题： 推理部署
物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，如果某些图片的标签
AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零
当不需要使用AI Gallery中订阅的模型时，可以取消订阅该模型。取消订阅后，ModelArts管理控制台“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”列表中将不再展示该模型；当需要再次使用该模型时，可以找回订阅，ModelArts管理控制台“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”列表中也会再次展示该模型。
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