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使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模
参数说明如下： --width ：生成图片的宽 --height： 生成图片的长 --num_inference_steps：推理步数 --dynamo: 使用图模式。如果使用该参数，则首次编译时间较长，请耐心等待。 推理完成后，生成的图片image_1024x688.png保存在当前路径下，如下图所示。
"black-forest-labs/FLUX.1-schnell" h_list ：生成图片的长，默认为 [688, 1024] w_list： 生成图片的宽，默认为 [1024, 1024] INFER_STEP：推理步数，默认20步 推理完成后，生成的图片保存在 ${container_work_dir}/flux/result
模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求：单次推理，可同步返回结果（约<60s）。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求：单次推理，需要异步处理返回结果（约>60s）。例如: 实时视频推理、大视频文件。
导失败的原因，Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题，MindSporeLite提供了Flash
在“订单信息确认”页面，确认服务信息和费用，单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功，可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。
以通过如下方式重启在线服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”，进入在线服务列表页面。您可以单击“操作”列的“更多>重启”，重启服务。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”，进入在线服务列表页面。单击
tor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据A
导出数据到OBS 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。
不同Region支持的AI引擎不一样，请以控制台实际界面为准。 亮点特性4：提供在线的交互式开发调试工具JupyterLab ModelArts集成了基于开源的JupyterLab，可为您提供在线的交互式开发调试。您无需关注安装配置，在ModelArts管理控制台直接使用Not
结构如下： 表1 ModelStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的名称。只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表
LabelingStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集标注节点的输入列表
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 停止在线服务后，需要等待几分钟等待资源释放。 父主题： Standard资源池
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
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
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后，可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。访问在线服务时，您可以根据您的业务需求，分别确认使用何种认证方式、
ster”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
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，
ReleaseDatasetStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集版本发布节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集版本发布节点的输入列表
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