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String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 表4 Apps 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 否 String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 响应参数 状态码：200
h) 查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 表4 Apps 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 否 String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 响应参数 状态码：200
String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 表4 Apps 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 否 String APP的编号，可通过查询APP列表获取。 响应参数 状态码：200
对训练作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0，256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file_url一
订阅模型与云服务订阅模型的区别： 在管理控制台，模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中，而云服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。 模型来源不同。订阅模型，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。
对训练作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0，256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file_url一
Model(session, model_id="your_model_id") model_instance.delete_model() 方式2：根据查询模型对象列表返回的模型对象进行模型删除 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
训练完成后，可先在开发环境Notebook中创建本地模型，在开发环境Notebook调试完成后再部署到推理服务上。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 示例代码 在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的S
ModelArts平台是否支持多模型导入？ ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。 如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建模型部署服务。 制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题：
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以删除uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。
若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
如果重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息，可通过访问官网链接：工作负载异常：实例调度失败，进行查找。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
单击，选择“开通自动续费”，按照页面提示修改。 在续费管理页面开通自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“自动续费项”页签查询已经开通自动续费的资源。 可对“手动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签的资源开通自动续费。 图1 续费管理 为包年/包月资源开通自动续费。
参数类型 描述 code 否 String 计费码。 period 否 String 计费时期。 queries_limit 否 Long 查询次数。 price 否 Float 价格。 响应参数 状态码：201 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 status String
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTagForDelete
序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
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