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好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推
IEF节点边缘服务部署失败 问题现象 部署边缘服务时，出现“异常”状态。 原因分析1 部署边缘服务时，使用到IEF纳管的边缘节点，就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限，否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1
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？
部署服务如何选择计算节点规格？ 部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户A
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。 父主题： 功能咨询
服务部署失败，报错No Module named XXX 问题现象 服务部署失败，报错：No Module named XXX 原因分析 No Module named XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。
创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后，部署服务失败，如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时，用户自己编写了很多自定义的业务逻辑，这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败，需要能够排查出哪里有问题。
ppSecret认证鉴权方式发送预测请求 方式三：使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 方式四：使用Java语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。
模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 步骤3：使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 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
通过Token认证的方式访问在线服务 如果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。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方式一：使用图
通过AK/SK认证的方式访问在线服务 如果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。用户可以通过AK/SK签名认证方式调用API。 使用AK/SK认证时，您可以通过APIG SDK访问，也可以通过ModelArts
configs 模型运行配置。 当推理方式为batch/edge时仅支持配置一个模型。 当推理方式为real-time时，可根据业务需要配置多个模型并分配权重，但多个模型的版本号不能相同 schedule 否 schedule结构数组 服务调度配置，仅在线服务可配置，默认不使用，服务长期运行。请参见表6。
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
String 可选，部署服务时使用的资源池ID。对于rel-time和batch服务类型，为旧版专属资源池ID，配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效，使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常，该参数优先级高于cluster_id，配置该参数时需要同时配置服务层级的c
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时，状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
服务部署失败，报错ModelArts.3520，服务总数超限 部署服务时，ModelArts报错“ModelArts.3520: 在线服务总数超限，限制为20”，接口返回“A maximum of xxx real-time services are allowed.”，表示服务数量超限。
部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found，using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.5。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
配置了合理的服务部署超时时间，服务还是部署失败，无法启动 服务部署成功的标志是模型启动完成，如果没有配置健康检查，就无法检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中，用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间，保证容器服务的初始化。 因此，
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