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具体原因。 镜像健康检查配置问题，需修复代码后重新制作镜像创建模型后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 模型健康检查配置问题，需重新创建模型或者创建模型新版本，配置正确的健康检查，使用新的模型或版本重新部署服务。了解模型健康检查请参考
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“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 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AI应用。
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
部署上线 部署上线失败 父主题： 自动学习
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
Standard推理部署 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在Mod
介绍如何生成ranktable，以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量：
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“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 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AI应用。
模型转换指定OBS路径。 按需配置。 表2 部署上线所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 部署服务 ModelArts modelarts:service:* 部署、启动、查新、更新模型服务。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 LTS lts:logs:list
使用prefix-caching特性则不配置该环境变量。 如果要开启图模式，请配置以下5个环境变量，并且启动服务时不要添加enforce-eager参数。 export INFER_MODE=PTA # 开启PTA模式，如果不使用图模式，请关闭该环境变量 export PTA_
不使用prefix-caching特性则不配置该环境变量。 若要开启图模式，请配置以下5个环境变量，并且启动服务时不要添加enforce-eager参数。 export INFER_MODE=PTA # 开启PTA模式，若不使用图模式，请关闭该环境变量 export PTA_T
前提条件 已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建模型。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 在部署完成的目标服务中，单击操作列的“修改”，进入“修改服务”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。
部署模型 如果您选择部署的是商用模型，则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口，根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。 由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产，所以仅部署商用模型时需要进行配额选择。免费模型仅一种配额模式无需选择。 图2 修改配额 如果您选择部署
导入模型后部署服务，提示磁盘不足 问题现象 用户在导入模型后，部署服务时，提示磁盘空间不足：“No space left on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过Docker
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # PFA算子是否使用高精度模式；默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B模型和Qwen2-57b模型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 若要开启图模式，请配置以下4个环境变量，并且启动服务时不要添加enforce-eager参数。
资源池进行收费。 Standard中模型部署为服务后如何收费？ ModelArts支持将模型按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将模型部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。
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