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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。
在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务，然后单击列表左上角“删除”按钮，批量删除服务。 单击目标服务名称，进入服务详情页面，单击右上角“删除”删除服务。 批量服务 单击批量服务列表“操作”列的“删除”，删除服务。
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。
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？
认证鉴权方式进行在线预测
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： 存储费用：训练的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，在线服务的运行费用 = 存储费用 父主题： 计费项
Workflow工作流管理 获取Workflow工作流列表 新建Workflow工作流 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
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。
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。
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？ 创建失败的专属资源池删除后，控制台为什么还能看到？
使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口？
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AI应用调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts Standard资源监控
将AI应用部署为实时推理作业 将AI应用部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控功能，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API。 将AI应用部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
查询AppKey和AppSecret，使用APP认证访问在线服务，请参考访问在线服务（APP认证）。 父主题： 服务预测
删除Workflow后，对应的训练作业和在线服务不会随之被删除，需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题： 管理Workflow
如果有免费CPU规格，可选择免费规格进行部署（每名用户限部署一个免费的在线服务，如果您已经部署了一个免费在线服务，需要先将其删除才能部署新的免费在线服务）。
部署上线 功能咨询 在线服务 边缘服务 父主题： Standard推理部署
图1 部署模型的流程 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。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。
面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts Standard提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发。
实例具体如下： 因运行自动学习作业，而创建的对应的训练作业和在线服务。 因运行Workflow工作流，而创建的对应的训练作业和在线服务。
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