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击操作列“部署>在线服务”,将AI应用部署为在线服务。 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
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 支持在线服务、批量服务和边缘服务。 父主题: 功能咨询
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_
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。
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。
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进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
单击新建的AI应用名称左侧的小三角形,展开AI应用的版本列表。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”。 “AI应用来源
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
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
导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新开一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
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AI应用名称左侧的小三角形,展开AI应用的版本列表。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”。 “AI应用来源”和“选
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
Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测) 部署在线服务 使用大模型在ModelArts
--url:API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingF
型部署为一个在线服务,如果由于配额限制(即在线服务的个数超出配额限制),导致无法将模型部署为服务。此时会在自动学习项目中提示“部署上线任务提交失败”的错误。 修改建议 方法1:进入“部署上线>在线服务”页面,将不再使用的服务删除,释放资源。 方法2:如果您部署的在线服务仍需继续使用,建议申请增加配额。