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String 模型ID。 响应参数 状态码：200 表5 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 链路追踪ID。 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间，仅触发服务配置升级时会返回，
"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 核心概念 推理业务昇腾迁移整体流程及工具链 图1 推理业务昇腾迁移整体路径 推理业务昇腾迁移整体分为七个大的步骤，并以完整工具链覆盖全链路：
String 替换的目标值。 响应参数 状态码：200 表5 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 请求链路编号，可用于日志追踪 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间，仅触发服务配置升级
npu_link_status_speed NPU链路当前传输速度 该指标描述NPU设备链路的实际传输速度 GT/s ≥0 instance_id，npu 38 npu_link_status_width NPU链路当前传输宽度 该指标描述NPU设备链路的实际传输宽度 count ≥0 instance_id，npu
如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。
对于集群训练场景，昇腾提供了集群分析工具cluster_analysis，当前主要对基于通信域的迭代内耗时分析、通信时间分析以及通信矩阵分析为主，从而定位慢卡、慢节点以及慢链路问题。 父主题： PyTorch迁移性能调优
当使用API调用地址预测时，请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，要求请求体的大小不超过8MB。 图2 请求报错APIG.0201 APIG.0301 鉴权失败 通过API进行服务预测，或者使用T
NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 可能是亚健康，建议先重启节点，如果重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_NET NPU 链路 npu dcmi net异常。 NPU网络链接异常。 可能是亚健康，建议先重启节点，如果重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_CARD_LOSE
html），后台的实例运行是一直稳定的，重连即可再次连上。 解决方法 如果想保持长时间连接不断开，可以通过配置SSH定期发送通信消息，避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置（用户可根据需要自行配置，不配置默认是不给服务端发心跳包），如图1，图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件
-s / --service String 否 注册镜像的服务类型，NOTEBOOK或者MODELBOX，默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值，如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 -rs / --resource-category String 否 注册镜像能够使用的资源类型，默认是CPU和GPU。
如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求，也保证镜像内容无冗余和残留。 每层构建的时候都尽量把tar包等中间态文件删除，保证最终镜像更小，清理缓存的方法可参考：conda clean。 构建参考样例 Dockerfile样例：
会使用这条流水线在持续产生的数据中持续迭代训练，确保这条流水线生产出来的模型始终维持在一个较好的状态。 图1 MLOps MLOps的整条链路需要有一个工具去承载，MLOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模
model.output} ) # 定义保存路径 builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./mnist_keras/') builder.add_meta_graph_and_variables( sess
在线/批量服务使用的AI专属资源池弹性集群的资源池ID，仅当配置专属资源池时返回。 load_balancer_policy String 在线同步服务设置elb后端转发策略详情枚举值：ROUND_ROBIN(加权轮询算法)，LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接)，SOURCE_IP(源ip算法)
erties> 服务级别附加属性，便于服务管理。 load_balancer_policy 否 String 只支持在线同步服务设置后端elb转发策略，枚举值：ROUND_ROBIN(加权轮询算法)，LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接)，SOURCE_IP(源ip算法)
ecutions/fa412c98-6d94-42a2-891a-99cd1da93916 { "labels" : [ "labelb" ] } 响应示例 状态码：200 OK { "created_at" : "2022-06-16T23:12:48.458022+08:00"
org/models/vgg16-397923af.pth vgg.pth 官网下载地址：https://heibox.uni-heidelberg.de/f/607503859c864bc1b30b/?dl=1 将权重vgg16-397923af.pth复制到 /home/ma-user/
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