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导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题： 模型管理
在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面，选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Ga
发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
口，监听在localhost上。避免通过环境变量传递敏感信息，需要通过加密组件进行加密后再通过环境变量配置。 部署在线服务，当打开APP认证时，app认证密钥是在线服务的另一个访问凭据，需要妥善保存app密钥，防止泄露。 父主题： 安全
一个账号最多创建10个Notebook。 否 更多信息，请参见创建Notebook实例。 Standard推理部署在线服务 单个账号最多可创建20个在线服务。 是 提交工单申请提升配额 更多信息，请参见部署在线服务。 Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息，请参见部署批量服务。
04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以
SWR OperateAccess 必选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 必选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
越大，生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图8 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 在线服务 LTS lts:groups:create lts:groups:list lts:topics:create lts:topics:delete lts:topics:list 建议配置，在线服务配置LTS日志上报。 批量服务 OBS
作系统时为Administrator用户的初始密码。密码复杂度需满足以下要求： 长度为8至26个。 至少包含大写字母、小写字母、数字及特殊符号(!@$%^-_=+[{}]:,./?)中的3种 不能与用户名或倒序的用户名相同。 不能包含root或administrator及其逆序。
om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArts开发环境中在贵阳一Region，支持将ONNX或PyTorch模型转换到
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，
理 统一管理 AI 开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断
若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用，部署模型并启动推理服务，在线预测服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
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