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查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”，进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
image1.resize((1,784)) images.append(image1) # 返回numpy array images = np.array(images,dtype=np.float32)
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
管理在线服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作，“部署中”状态的服务无法启动。启动服务，当服务处于“运行中”状态后，ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择
图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点
ModelArts在线服务 1分钟 req_count_4xx 4xx异常次数 统计api接口返回4xx错误的次数 ≥Count/min ModelArts在线服务 1分钟 req_count_5xx 5xx异常次数 统计api接口返回5xx错误的次数 ≥Count/min ModelArts在线服务 1分钟
图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点
管理批量服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作，“部署中”状态的服务无法启动。启动服务，当服务处于“运行中”状态后，ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择
https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击“创建模型”，进入模型创建页面，设置相关参数如下： 元模型来源：
已购买资源包，但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业？识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
从训练作业中导入模型文件创建模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。
创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型：如果您使用常用框架在本地
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为模型，并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型，需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求，详细说明请参
考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外，您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口，建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题： 管理同步在线服务
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，
从容器镜像中导入模型文件创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明，请参见模型镜像规范。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
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