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ery > 我的资产 > 模型”，进入“我的模型”页面。 选择“我的订阅”页签，进入个人订阅的模型列表。 在模型列表选择需要推送的模型，单击“应用控制台”列的服务名称将模型推送至不同应用控制台。 图2 选择应用控制台 如果订阅的是ModelArts模型，在弹出的“选择云服务区域”
数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。 在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。
导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不
被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。
假设用户于2023年4月1日10:00将创建模型需用到的模型包文件上传至OBS桶中。按照存储费用结算，那么创建的费用计算如下： 存储费用：创建模型的模型包文件通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上，模型的费用 = 存储费用 父主题：
”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成
使用MaaS压缩模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行压缩，获得更合适的模型。 场景描述 模型压缩是指将高比特浮点数映射到低比特量化空间，从而减少显存占用的资源，降低推理服务时延，提高推理服务吞吐量，并同时减少模型的精度损失。模型压缩适用于
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
机器以及最大卡数见各模型支持的最小卡数和最大序列。 启动多模态推理服务 当前支持Llava(llava-1.5系列模型)、llava-next(llava-v1.6系列模型)、InternVL2、MiniCPM、qwen-vl、qwen2-vl、llava-onevision模型，具体模型
导入模型提示模型或镜像大小超过限制 问题现象 在导入模型时，提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是自定义镜像导入，则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。
PyTorch模型转换为Onnx模型（可选） 获取onnx模型有以下两种方式。下文介绍如何通过方式一进行操作。如果采用方式二，可以跳过此步骤。 方式一：使用官方提供的模型转换脚本将PyTorch模型转换为onnx模型。 方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为模型，并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型，需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求，详细说明请参
池的物理池。 “选择模型及配置” “模型来源” 根据您的实际情况选择“自定义模型”或者“订阅模型”。 “选择模型及版本” 选择状态“正常”的模型及版本。 “分流” 设置当前实例节点的流量占比，服务调用请求根据该比例分配到当前版本上。 如您仅部署一个版本的模型，请设置为100%。如
理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2：订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，免费订阅此模型。 单击案例链接商超商品识别，进入模型详情页。 完成模型订阅。 在模型详情页，单击“订阅”，阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》
创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为模型，用于部署服务。 从OBS中导入模型文件创建模型：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
也可以前往ModelArts论坛中查看是否有同类问题。Ascend训练场景可以前往昇腾论坛查看或提问。 最后，如果以上均不能解决问题，可以提工单进行人工咨询。 父主题： 模型训练高可靠性
String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
Arts开发模型，并将参赛模型提交至对应的比赛项目。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。 在发布弹出框中，填写“比赛项目”，确认模型信息无误后，单击“提交作品”完成提交。
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