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检测项目 item（日志关键字） 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都解析成功（/etc/volcano下的“.host”文件中的域名解析成功） 磁盘空间-容器根目录 disk-size root 无 大于32GB 磁盘空间-/dev/shm目录
、使用方法等信息。 编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击操作列的
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。
其他参数与正常启服务一致即可。具体参考本文单机场景下OpenAI服务的API接口启动在线推理服务方式。 推理请求测试 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见启动在线推理服务。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker
下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业，单击名称进入详情页，获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”，跳转至OBS对象路径，下载训练得到的模型。 在本地环境进行离线部署。 具体请参见模型调试章节在本地导入模型，参见服务调试章节，将模型离线部署在本地并使用。
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
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
出现ModelArts.XXXX类型的报错，表示请求在Dispatcher出现问题而被拦截。 常见报错： 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布
表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 dns_domain_name String 页面调用指南展示的访问域名，可用于添加内网DNS解析。 vpcep_info Array of InternalChannelDetail objects 检索到的VPC访问通道信息。 表5
在左侧导航栏中，选择“模型部署”。 在“模型部署”页面，任选以下方式进入模型体验页面。 在“预置服务”页签，单击操作列“在线体验”，进入“模型体验”页面。 在“我的服务”页签，单击操作列“更多 > 在线体验”，进入“模型体验”页面。 在“模型体验”右上角，单击“参数设置”，拖动或直接输入数值配置推理参
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipelin
flow，避免产生不必要的费用。 测试推理服务：工作流运行完成后，在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台，选择“部署上线>在线服务”，找到部署的推理服务，单击服务名称，进入服务详情页。单击“预测”，右边可查看预测结果。 图6 预测样例图
模型镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建模型，接着部署模型为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
SDK，则需要在本地环境中安装ModelArts SDK，安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用，并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK使用限制 本地ModelArts SDK不支持进行训练作业调测、模型调试和在开发环境中部署本地服务进行调
更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_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。
若权重文件大于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“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的
CodeLab内置了免费算力，包含CPU和GPU两种。您可以使用免费规格，端到端体验ModelArts Notebook能力。也可使用此免费算力，在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例，打开即可编码。 高效分享 ModelArts在AI Gallery中提供的Notebook样例，可以直接通过Run
根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输入数据参数保持一致，否则您的算法代码无法获取正确的输入数据。 例如，算法代码中使用argparse解析的data_url作为输入数据的参数，那么创建算法时就需要配置输入数据的参数名称为“data_url”。
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