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rename('obs://bucket_name/obs_file.txt', 'obs://bucket_name/obs_file_2.txt') 移动和复制操作不可以跨桶，必须在同一个桶内操作。 从OBS移动到本地，例如将“obs://bucket_name/obs_file.txt”移动到“/tmp/obs_file
查询服务监控信息。 查询服务更新日志 查询实时服务更新日志。 查询服务事件日志 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 删除服务 删除服务。 查询支持的服务部署规格 查询支持的服务部署规格列表。 查询专属资源池列表 查询专属资源池列表。 资源管理接口
、在线服务的调用地址和在线服务的输入参数信息。 用户Token的获取请参见获取Token认证。获取Token认证时，由于ModelArts生成的在线服务API不支持domain范围的token，因此需获取使用范围为project的Token信息，即scope参数的取值为project。
3600000, "type": "timing" } 其中，加粗的字段需要根据实际值填写： “duration”为实例运行时长，以创建时间为起点计算，即“创建时间+duration > 当前时刻”时，系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别，默认为timing。 返回状态码为“
rams.json”文件，则在推理启动脚本中需要使用环境变量来指定“inference_params.json”中的参数，否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面，在“高级设置”下会
pytorch:2.1.0-cann7.0.0 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-learning”，下面的命令中涉
当推理方式为batch/edge时仅支持配置一个模型。 当推理方式为real-time时，可根据业务需要配置多个模型并分配权重，但多个模型的版本号不能相同 schedule 否 schedule结构数组 服务调度配置，仅在线服务可配置，默认不使用，服务长期运行。请参见表6。 cluster_id
是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数，默认是1，表示单节点。 --boot-file
法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。
将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写/v2/models/ensemble/infer，调用样例如下： {
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
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