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部署上线失败 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
出现此问题现象,通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下: 精简模型,重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池,在部署上线为在线服务时,使用专属资源池进行部署。 父主题: 服务部署
header和request body 作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 服务部署失败,报错ModelArts.3520,服务总数超限 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 父主题: 部署上线
I应用界面上配置的端口。确认两处端口保持一致。AI应用创建界面如果不填端口信息,则ModelArts会默认监听8080端口,即镜像代码中启用的端口必须是8080。 图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建AI应用界面上配置的端口 健康检查配置有问题 镜像如果配置了健康检查,服务启动失败,从以下两个方面进行排查:
内存不足如何处理? 问题现象 在部署或升级在线服务时,如果部署或升级失败,并且在事件中出现如下类似提示。 图1 内存不足提示样例1 运行中服务出现告警时,在事件中出现建议:内存不足,请增加内存。 图2 内存不足提示样例2 原因分析 部署或升级时出现该提示,可能原因是选择的计算节点
因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 SSE在线服务调用 SSE协议本身不提供额外的认证方式,和HTTP请求方式一致。 可以使用ModelArts提供的以下认证方式: token认证 AK/SK APP认证 SSE服务调用如下(以图形界面的软件Postman进行预测,token认证为例):
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)
部署上线 部署上线任务提交失败 部署上线失败 父主题: 自动学习
部署上线 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 父主题: Standard自动学习
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)
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务和边缘服务有什么区别? 为什么选择不了Ascend Snt3资源? 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 服务预测请求体大小限制是多少? 在线服务部署是否支持包周期? 部署服务如何选择计算节点规格?
服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查,修复代码,重新创建AI应用,部署服务。 父主题: 服务部署
I应用。 部署服务:AI应用构建完成后,根据您的业务场景,选择将模型部署成对应的服务类型。 将AI应用部署为实时推理作业 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将AI应用部署为批量推理服务
面,完成基本配置后单击“下一步:网络配置”,进入网络配置页面,选择1中打通的VPC,完成其他参数配置,完成高级配置并确认配置,下发购买弹性云服务器的任务。等待服务器的状态变为“运行中”时,弹性云服务器创建成功。单击“名称/ID”,进入服务器详情页面,查看虚拟私有云配置信息。 图4
部署预测分析服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待训练状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,完成相关参数配置。
Standard推理部署 模型管理 部署上线
部署GPU服务支持的Cuda版本是多少? 默认支持Cuda版本为10.2,如果需要更高的版本,可以提工单申请技术支持。 父主题: 功能咨询
像分离,在服务部署时动态将模型加载到服务负载。 配置健康检查 大模型场景下导入的AI应用,要求配置健康检查,避免在部署时服务显示已启动但实际不可用。 图3 采用自定义引擎,开启动态加载并配置健康检查示例图 部署在线服务 部署服务时,需满足以下参数配置: 自定义部署超时时间 大模型
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
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面