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创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能，ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
17:01 step service_step change status from creating to created", "2022-06-18 16:17:02 step service_step change status from created to running
) 参数说明 表1 get_service_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。
如果您的模型存储路径下，缺少配置文件“confi.json”，或者缺少推理代码“customize_service.py”时，将出现错误，错误信息如下图所示。 解决方案： 请参考模型包规范写配置文件和推理代码，并存储至需部署的模型所在OBS目录下。
Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。
Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。
service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean 是否支持APP CODE。
使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed 问题现象 弹性文件服务（Scalable File Service，SFS）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用，SFS支持NFS和
", "title" : "service install", "description" : "", "type" : "service", "inputs" : [ { "name" : "service_input",
{ "service_name": "mnist", "description": "mnist service", "infer_type": "real-time", "config": [ { "model_id
", "type" : "service_content", "config" : { "config_file" : "$ref/parameters/service_config1" } } ], "properties
PTServingBaseService from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService MindSpore SingleNodeService from model_service.model_service
"status" : "DELETED", "swr_path" : "swr.xxx.com/mock-service1/mock-service-python:0.0.17", "tag" : "0.0.17", "type" : "DEDICATED",
图4 设置健康检查URL 模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编写有误，可以通过查看服务运行日志，定位具体原因进行修复。
use_beam_search 否 False Bool 是否使用beam_search替换采样。
", "execution_id" : "837f989e-ff44-4089-90f5-ec6d790d339d", "step_name" : "service_step", "step_title" : "install service", "
will stop in hours, where -1 means the service will always run", "delay" : true, "used_steps" : [ "service_step" ] } ], "policies
它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像，选择“设置”。
在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。
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