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访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常
ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body? 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时,通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址,但是不知道如何填写推理请求的header及body。
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析,
批量修改标签 功能介绍 批量修改标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突? 导入模型时,需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中,推荐采用相对导入方式(Python import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
方式一:通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中,单击目标服务操作列的“修改”,修改服务基本信息,然后根据提示提交修改任务。 当修改了服务的某些参数配置时,系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任
完成切换。 查看修改的内容 如果修改代码库中的某个文件,在“Changes”页签的“Changed”下可以看到修改的文件,并单击修改文件名称右侧的“Diff this file”,可以看到修改的内容。 图7 查看修改的内容 提交修改的内容 确认修改无误后,单击修改文件名称右侧的“Stage
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
bucket_name/xxx”为该文件上传到OBS的存储路径,请您按照实际路径进行修改。 上传一个obs_file.txt文件,从Notebook上传至OBS。 在命令行输入以下代码,按需修改路径后,单击运行代码。在OBS控制台的桶中,可以看到txt对象存在,表明上传成功。 1
支持新增“dropdown”、“input”和“slider”类型的表单。如图19所示。每新增一个字段,会分别在代码和表单区域中增加对应的变量,修改表单区域的值也会同时修改代码变量值。 说明: 创建dropdown类型的表单时,“ADD Item”至少创建2项。如图20所示。 表单字段类型为“dr
场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_
修改工作空间 功能介绍 修改工作空间。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}
创建和修改工作空间 本节通过调用一系列API,以创建和修改工作空间为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建和修改工作空间的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建工作空间接口创建一个工作空间。
选择“我的服务”页签。 选择模型服务,单击操作列的“更多 > 设置QPS”,在弹窗中修改数值,单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在我的服务列表,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题: 管理我的服务
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
cron表达式需要使用linux系统下支持的格式,其他的cron表达式会报错。表达式可能会包含问号,要兼容linux的cron表达式,需将“?”替换为“*”。 设置定时任务后,修改文件名称以及文件内容,已经创建好的任务不受影响。 立即运行后,在Notebook Jobs页签可以看到任务运行记录,右上角Reload刷新。