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6-gpu"。修改完成后，重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后，单击“下一步”，确认规格参数，单击“提交”，完成在线服务的部署。 您可以进入“模型部署 > 在线服务”页面，等待服务部署完成，当服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后，您可以单
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
通过Token认证的方式访问在线服务 如果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。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方式一
标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理
如何解决“在IOS系统里打开ModelArts的Notebook，字体显示异常”的问题？ 问题现象 在IOS系统里打开ModelArts的Notebook时，字体显示异常。 解决方法 设置Terminal的“fontFamily”为“Menlo”。 操作步骤 登录ModelArt
在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
部署模型为在线服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜
部署在线服务 部署在线服务包括： 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor，其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。
在线服务 部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 在线服务预测时，如何提高预测速度？ 调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ 在线服务的API接口组成规则是什么？ 在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 在
生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB)，约耗时9.3秒。 图2 生成图片耗时（2） 不开启Flash
ppCode认证（部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于已部署的在线服务，ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts
表1 在线服务配置 参数 说明 名称 在线服务名称。 状态 在线服务当前状态。 来源 在线服务的来源。 服务ID 在线服务的ID。 描述 您可以单击编辑按钮，添加服务描述。 资源池 当前服务使用的资源池规格。如果使用公共资源池部署，则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的
“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。
在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
使修改生效。在提交修改服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 父主题： 管理同步在线服务
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