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infer_type 是 String 推理方式,取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力,服务一直保持运行。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型,部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤 使用VPC直连的高速访问通道访问在线服务,基本操作步骤如下:
ModelArts SDK目前仅支持在ModelArts开发环境Notebook和本地PC两种环境使用。 ModelArts SDK不支持在训练作业和在线服务中使用。 ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中,可以直接使用,无需进行Session鉴权。
自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI
删除资源标签 功能介绍 删除服务(目前只支持在线服务)的标签,支持批量删除。 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。 URI DELETE /v1/{project_
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
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作,帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题: 安全
API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK,同时支持大于3.7.x版本且小于3.10.x版本的Python版本,推荐使用3
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:p
Gallery在线推理服务部署模型。 如果使用自定义镜像进行训练,操作步骤可以参考使用AI Gallery微调大师训练模型,其中“训练任务类型”默认选择“自定义”,且不支持修改。 如果使用自定义镜像进行部署推理服务,操作步骤可以参考使用AI Gallery在线推理服务部署模型,
式api参数输入、输出解析方式不同,目前支持tgi、vllm等方式,本案例使用vllm部署方式。 若要在生产环境中进行精度测试,还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code,app_code获取方式见访问在线服务(APP认证)。 Step2
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:p
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等待镜像构建完成 Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块 将Step1 在Notebook中构建一个新镜像中构建成功的自定义镜像注册到镜像管理中,方便后续使用。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“镜像管理”,单击“注册镜像”,进入注册镜像页面。 输入镜像源地址,选择架构和类型后,单击“立即注册”。
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:p
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