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通过自定义镜像创建模型失败 导入模型后部署服务，提示磁盘不足 创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 自定义镜像导入配置运行时依赖无效 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码 导入模型提示模型或镜像大小超过限制 导入模型提示单个模型文件超过5G限制 订阅的模型一直处于等待同步状态
如果您需要将ModelArts Standard集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问ModelArts，具体操作和API详细描述，请参见《API参考》。 云原生方式 如果您使用的是ModelArts Lite Server形态，您可以通过弹性公网IP直接访问云主机，详情请参见《ModelArts
通用问题 ModelArts中提示OBS相关错误
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912） 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink
使用AppCode认证鉴权方式进行在线预测 场景描述 APPcode认证是一种简易的API调用认证方式，通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证，无需复杂的签名过程，适合于客户端环境安全可控的场景，如内网系统之间的API调用。在ModelArts中，支持在部署在线服务时开启A
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。 常见问题请参见服务预测失败，报错APIG.XXXX。 其他被APIG（API网关）拦截的场景：
Allowed 问题现象 服务预测报错：Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法，APIG（API网关）将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题： 服务预测
务详情 > 调用指南”页面获取。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼接自定义路径。如：“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 图1 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一：使
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
9e7c-2b4de06*****/v1/chat/completions" api_key = "<your_apiKey>" # 把<your_apiKey>替换成已获取的API Key。 # Send request. headers = {
块。 apis 否 api数据结构数组 表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。 即模型可对外提供的Restful API数组，API数据结构如表3所示。示例代码请参见apis参数代码示例。 “model_type”为“Image”时，即自定义镜像的模型场景，“apis”可根
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
启动在线推理服务 此处提供OpenAI服务API接口启动方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 推荐通过OpenAI服务的API接口启动推理，单机单卡和单机多卡场景下
并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="您的 APIKEY", # 从MaaS控制台鉴权管理处获取。
PU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值，进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口，跟踪计算图
查”，否则会导致模型创建失败。 apis定义：选填，用于编辑自定义镜像的apis定义。模型apis定义需要遵循ModelArts的填写规范，参见模型配置文件说明。 本样例的配置文件如下所示： [{ "url": "/", "method": "post"
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件
ModelArts支持通过以下几种方式调用API访问在线服务（案例中均以HTTPS请求为例）： 通过公网访问通道的方式访问在线服务：ModelArts推理默认使用公网访问在线服务。在线服务部署成功后，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。 通过VPC高速访问通道的
Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
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