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flow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下： 自动学习：停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow：停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。
即切换使用新域名。为保障持续提供推理服务，请您及时更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
服务管理概述 服务管理，包括将已创建成功的模型部署为在线服务或本地服务。可以实现在线预测、本地预测、服务详情查询、查看服务日志等功能。 这里的在线服务包括“predictor”和“transformer”两类，都包括下文描述的功能，本章节以“predictor”服务为例进行说明。
出现此问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面，在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务，自动学习部署的服务都是以“exeML-”开头的
单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：按照界面提示规则自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和
拉框中选择您所需的数据库。 表名称：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的default队列只用作体验，不同账号间可能会出现抢占的情况，需进行资源排队，不能保证每次都可以得到资源执行相关操作。 DLI支持schema映射的功能，即导入的表的
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
正常”。 单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和“选择模型及版本”：会自动选择模型和版本号。
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
可以在创建训练作业页面添加标签，也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的在线服务中添加标签。 可以在创建在线服务页面添加标签，也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的专属资源池中添加标签。 可以在创建弹性
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
步骤六：预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，单击选择“预测”页签。
步骤六：预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，单击选择“预测”页签。
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
单击操作列“部署>在线服务”，将模型部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面，参考下图填写参数，然后根据界面提示完成在线服务创建。本案例适用于CPU规格，节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格，可选择免费规格进行部署（每名用户限部署一个免费的在线服务，如果您已经部
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
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