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出现Modelart.XXXX类型的报错,表示请求在Dispatcher出现问题而被拦截。 常见报错: 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换AI应用的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
服务当前运行所用配置的更新时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址,只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数,未配置自动停止则不返回。
专属资源池购买后,中途扩容了一个节点,如何计费? 共享池和专属池的区别是什么? 如何通过ssh登录专属资源池节点? 训练任务的排队逻辑是什么? 专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么? 算法运行时需要依赖鉴权服务,公共资源池是否支持两者打通网络?
理 统一管理 AI 开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程 多场景部署,灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署 AI工程化能力,支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力,提供数据诊断、模型监测等分析能力,训练智能日志分析与诊断
6-gpu"。修改完成后,重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后,单击“下一步”,确认规格参数,单击“提交”,完成在线服务的部署。 您可以进入“模型部署 > 在线服务”页面,等待服务部署完成,当服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后,您可以单
总览Workflow 获取Workflow统计信息。 查询Workflow待办事项 获取Workflow待办列表。 在线服务鉴权 计费工作流在线主服务鉴权。 创建在线服务包 计费工作流购买资源。 表2 WorkflowExecution API 说明 获取Execution列表 查询Workflow下的执行记录列表。
规则。 综上,在线服务的运行费用 = 计算资源费用(3.50 元) + 存储费用 示例:使用专属资源池。计费项:存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务,并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算,那么运行这个在线服务的费用计算过程如下:
删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution列表 新建Workflow Execution 删除Workflow Execution 查询Workflow
进行适当的访问控制,以确保只有授权用户可以访问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动,并及时采取措施。 推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复
ook开发环境中,调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用,它预先装好了不同的AI引擎,并且提供了非常多
R的更多信息请参见《容器镜像服务用户指南》。 与智能边缘平台的关系 ModelArts可将模型部署至智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric,简称IEF)纳管的边缘节点。IEF的更多信息请参见《智能边缘平台用户指南》。 与云监控的关系 ModelArts使用云监控服务(Cloud
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数,在线服务字段。 model_version String 模型版本,在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存,单位MB。 gpu_usage Float
查项出现故障时,隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处
部署AI应用(部署上线) 部署AI应用(在线服务) 部署AI应用(批量服务) 部署AI应用(边缘服务) 修改服务 启动、停止、删除、重启服务 查看服务的事件
创建开发环境实例 功能介绍 创建开发环境实例,用于代码开发。 该接口为异步操作,创建开发环境实例的状态请通过查询开发环境实例详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性,目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量),仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
止或删除的时间为准。 实例具体如下: 因运行自动学习作业,而创建的对应的训练作业和在线服务。 因运行Workflow工作流,而创建的对应的训练作业和在线服务。 Notebook实例 训练作业 在线服务 例如,您在8:45:30购买了一个按需计费的专属资源池,相关资源为计算资源(v
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务和边缘服务有什么区别? 为什么选择不了Ascend Snt3资源? 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 服务预测请求体大小限制是多少? 在线服务部署是否支持包周期? 部署服务如何选择计算节点规格?
调用API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK