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其他参数与正常启服务一致即可。具体参考本文单机场景下OpenAI服务的API接口启动在线推理服务方式。 推理请求测试 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见启动在线推理服务。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker
<镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
准备数据集 进入AI Gallery，搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”，选择云服务区域“华北-北京四”，单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数： 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四。 数据类型：图片。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关
数据集压缩包上传至Notebook后解压 方法二：文件夹直接上传至Notebook。 类似上传代码至Notebook，直接上传数据文件夹。（由于本案例数据集中图片数量较多，通过IDE进行上传比较耗时，推荐使用方法一进行上传） 图16 文件夹直接上传至Notebook 当数据集比较大达到数GB时，建议
约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100次，如果静态benchmark的并发数（parallel-num参数）或动态benchmark的请求频率（request-rate参数）较高，会触发推理平台的流控，请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100次，如果静态benchmark的并发数（parallel-num参数）或动态benchmark的请求频率（request-rate参数）较高，会触发推理平台的流控，请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
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Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测） 部署在线服务 使用大模型在ModelArts
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： Standard自动学习
steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称，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 title="图像分类训练"
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 多模态场景下，如果推理需要使用NPU加速图片预处理（仅适配了llava-1.5模型），启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test，将要测试的图片放到Qwen-VL/infer_test/images文件夹中，执行如下命令，运行推理脚本。 bash infer_demo.sh 推理结果如下所示：
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
期为“按账期”，您也可以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 查看在线服务的账单 ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称，而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致，您需要先了解资源名称的查询方法，以及资源名称与
”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式：选择“按指标维度添加”。 指标名称：在右侧下拉框中选择“全量指标”，然后选择想要查询的指标，参考表1、表2 指标维度：填写过滤该指标的标签，请参考表4的Label名字栏。样例如下： 图3 示例图片 单击确定，即可出现指标信息。
业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 配置建议 在线服务 LTS lts:groups:create lts:groups:list lts:topics:create lts:topics:delete lts:topics:list 在线服务配置LTS日志上报。 按需配置。 批量服务
止或删除的时间为准。 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。 Notebook实例 训练作业 在线服务 例如，您在8:45:30购买了一个按需计费的专属资源池，相关资源为计算资源（v
业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 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
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Noteb
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