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模型，自动学习产生的模型都是以“exeML-”开头的。单击模型名称进入模型详情页面，在“基本信息”区域，获取“ID”的值。 图1 获取模型ID 获取模型事件信息。 进入模型详情页面后，单击“事件”页签，将事件信息表截图后反馈给技术支持人员。 图2 获取事件信息 父主题： 模型发布
访问容器镜像服务控制台，按下图所示，单击“镜像名称”进入镜像详情页，获取镜像地址（一键部署（制作镜像）模板部署完成后约10分钟，镜像制作完成）仅复制镜像地址不需要docker pull 命令。 图1 容器镜像服务 图2 获取镜像地址 部署模型 进入函数工作流控制台选择此方案创建的函数，单击函数名称进入函数主页。
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面，可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“depen
较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # PFA算子是否使用高精度模式；默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B模型和Qwen2-57b模型，必须开启此配置，否则
--base-path 大模型权重地址 --draft-path 小模型权重地址 --base-weight-name 大模型包含lm_head的权重文件名 --draft-weight-name 小模型权重文件名 具体可参考 8 eagle 投机小模型训练 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式
Step6 推理服务的高阶配置（可选） 如需开启以下高阶配置，请在Step3 配置NPU环境时增加需要开启的高阶配置参数。 词表切分 在分布式场景下，默认不使用词表切分能提升推理性能，同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行，如确需使用词表切分，配置以下环境变量。 export
VPC访问在线服务”增加内网域名解析。 登录云解析服务DNS管理控制台，左侧导航栏选择“内网域名”。 单击“创建内网域名”，打开创建内网域名弹出框。填写以下参数配置： 域名：遵循命名规范“infer-modelarts-<regionId>.modelarts-infer.com”，例如：infer-
在ModelArts中部署模型时，为什么无法选择Ascend Snt3资源？ 由于Ascend Snt3资源有限，当资源售罄后，您在部署上线时，无法选择Ascend Snt3资源（公共资源池）进行推理，即在部署页面中，“Ascend: 1* Snt3 (8GB) | ARM: 3
如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2
如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2
模型字段更新后，安装应用包失败 问题描述 在AppCube的应用中更新一个模型字段类型，由原本的文本类型，更新为文本域类型，更新后重新打包发布，在AppCube安装应用包，报错如下： 问题原因 AppCube平台支持新增字段，不支持修改属性字段类型，目的是为了保证字段唯一性、出于系统稳定运行考虑。
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码 问题现象 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码。例如model_name为query_vec_recall_model，但是api接口返回结果是query_vec_recall_model_b。
小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可检验
再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 Standard中模型部署为服务后如何收费？ ModelArts支持将模型按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将模型部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。
使用空白模板新建并部署应用 使用空白模板创建CodeArts Deploy应用 配置CodeArts Deploy应用的部署步骤 配置CodeArts Deploy应用的参数 配置CodeArts Deploy应用的主机环境 配置CodeArts Deploy应用不同角色的管理权限
模型管理模块 模型加密（可选） 创建模型实例 模型推理 示例-模型管理
模型发布 模型发布失败 父主题： 自动学习
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