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说明 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 - 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎
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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？
登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中
6/bin/grafana-server', '--homepath', '/home/ma-user/work/grf/grafana-9.1.6', 'web'], 'timeout': 1800, 'port': 3000 } } 如果“/home/ma-user/.loc
模型的端口没有配置，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。 如何修改默认端口号，请参考使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口。 父主题： 服务部署
服务运维阶段，先利用镜像构建AI应用，接着部署AI应用为在线服务，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
规则。 综上，在线服务的运行费用 = 计算资源费用（3.50 元） + 存储费用 示例：使用专属资源池。计费项：存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务，并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算，那么运行这个在线服务的费用计算过程如下：
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。 在线服务 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。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。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-
“代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”，在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时，不支持“OBS在线编辑”功能。 说明： 当您使用订阅算法创建训练作业时，不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理： Stable-diffusion-webui Wav2Lip OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU的训练：
登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中
删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution列表 新建Workflow Execution 删除Workflow Execution 查询Workflow
Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测） 部署在线服务 使用大模型在ModelArts
其中ServiceStep节点包含两个输入，一个是模型列表对象，另一个是在线服务对象，此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务，如下图所示： 在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时，需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float
专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 共享池和专属池的区别是什么？ 如何通过ssh登录专属资源池节点？ 训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线服务停止后，启动新的在线服务，提示资源不足 不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么？ 算法运行时需要依赖鉴权服务，公共资源池是否支持两者打通网络？
标 训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
服务当前运行所用配置的更新时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址，只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数，未配置自动停止则不返回。
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