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APP编号。 app_key String APP的key。 app_name String APP名称。 app_remark String APP描述，默认为空。不超过200个字符。 app_secret String APP密钥。 app_type String APP类型。枚举值如下：
/v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_id}/app-code/{app_code} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_code 是 String 待删除的AppCode。 app_id 是 String APP编号，可通过APP列表接口获取。
/v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_id}/app-code/{app_code} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_code 是 String 待重置的AppCode。 app_id 是 String APP编号，可通过APP列表接口获取。
3，创建AI应用没有配置端口（默认端口号为8080），或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下： 登录ModelArts控制台，左侧菜单选择“AI应用管理 > AI应用”； 单击“创
量。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
什么是边缘节点？ 边缘节点是您自己的边缘计算设备，用于运行边缘应用，处理您的数据，并安全、便捷地和云端应用进行协同。 父主题： 边缘服务
的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练
0和8080不可更改。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户AI应用实际需要的资源进行选择，如AI应用正常运行需要3U10G的资源，那么需要选择大于3
模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供
shape:", text_features.shape) image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1,
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
上传镜像完成后，返回容器镜像服务控制台，在“我的镜像”页面，执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败？ 上传数据和算法至SFS ECS服务器已挂载SFS，请参考在ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 已经在ECS中设置权限，请参考在ECS中设置ModelArts用户可读权限。
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
目前支持Ascend Snt3和Snt9、Snt9、Snt9B、Snt9C。Ascend应用案例请参见Ascend应用样例。 模型训练：ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理：在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时，支持使用Snt3、Snt3P、S
s”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile --test_app.py
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