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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。
添加资源标签 功能介绍 给指定服务添加标签（目前只支持在线服务），当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 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
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 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。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测
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
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
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后，可以将模型部署为一个在线服务。当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。访问在线服务时，您可以根据您的业务需求，分别确认使用何种认证方式、
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
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
6-gpu"。修改完成后，重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后，单击“下一步”，确认规格参数，单击“提交”，完成在线服务的部署。 您可以进入“模型部署 > 在线服务”页面，等待服务部署完成，当服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后，您可以单
ance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 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 PUT /v1/{
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传，并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传O
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？
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。
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。
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，并最终通过新建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_
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
无 negative_prompt 反向提示词，图像生成过程中应避免的提示 否 无 num_inference_steps 推理步骤数，控制推理的步数 否 40 height 生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率 否 1024 high_noise_frac
选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写/v2/models/en
配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。
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