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返回结果如图2所示:predict为目标列的预测结果。 图2 预测结果 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源,如果不需再使用此在线服务,建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”,即可停止在线服务的部署,避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务,可单击“启动”恢复。 如果您
推理部署使用场景 创建AI应用 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
3条。 “部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,
权限管理 ModelArts作为一个完备的AI开发平台,支持用户对其进行细粒度的权限配置,以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见,但对个人用户则显得复杂而意义不足,所以建议个人用户在使用ModelArts时,参照配置访问授权来进行初始权限设置。
业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部
续费 续费概述 手动续费 自动续费
务。 当修改了服务的某些参数配置时,系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时,若涉及重启,会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 批量服务参数说明请参见部署为批量服务。 边缘服务参数说明请参见部署为边缘服务。
如何在CodeLab上安装依赖? ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Noteb
创建Notebook实例 功能介绍 创建Notebook实例,可以根据您指定的实例规格,不同AI引擎镜像,存储等相关参数,为您创建一个Notebook,您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。 该接口为异步操作,创建Notebook实例的状态请通过查询Notebook实例详情接口获取。
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule 否 Array of Schedule objects 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。 description 否 String 服务描述,不超过100个字符,不能包含字符有!<>=&"'。不设置此参数表示不更新。
tor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行,其环境规格(如CPU规格,GPU规格)由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据A
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败? 问题现象 以Chrome浏览器为例,同一张图片,第一次标注时,右上角弹窗提示标注保存失败,第二次提交相同的标注结果,又提示标注成功,此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console,单击network查看请求列
ModelArts数据管理支持哪些格式? 不同类型的数据集支持不同的功能。 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持
调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源,如果不需再使用此在线服务,建议在版本管理区域,单击“停止”,即可停止在线服务的部署,避
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
Arts上的训练。 创建算法时,您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录,并将训练代码、依赖安装包或
服务运维阶段,先利用镜像构建AI应用,接着部署AI应用为在线服务,然后可在云监控服务(CES)中获得ModelArts推理在线服务的监控数据,最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段,先将业务系统对接在线服务请求,然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
cend应用样例。 模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts旧版自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告