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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。
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments...
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。
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ 模型部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。
在AI应用详情页的“应用”页签，可以在线体验应用。 父主题： 发布和管理AI Gallery中的AI应用
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": {}}。
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 main_service_id 否 String 在线服务ID。 content_id 否 String Gallery资产ID。 consume 否 WorkflowConsume object 消费信息。
运行文件上传完成后，在AI应用详情页，选择“设置”页签，在“运行资源设置”处单击“启动”，完成订单信息确认后单击“确定”开始构建AI应用。 当AI应用状态变为“运行中”时，表示启动成功。在AI应用详情页的“应用”页签，可以在线体验应用。
父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
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 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab
人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。
例如，“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。 更多正则表达式请参考表达式全集。 图1 按用户分流 如果在线服务部署多个版本用于灰度发布，可以使用个性化配置实现通过Header来访问不同版本。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
图22 资源监控 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
Notebook实例进行AI开发
图2 单击SHUT DOWN停止实例 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
图3 单击SHUT DOWN停该实例 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
图5 在Notebook Job Definitions页签单击任务名称 图6 设置定时任务 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
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