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绪”时表示模型可以使用。 步骤3:使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后,可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 在部署页面,参考如下说明填写关键参数。 “名称”:自定义一个在线服务的名称,也可以使用默认值,此处以“商超商品识别服务”为例。
侧展开版本列表,当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 若您选择部署的是商用模型,则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口,根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。
更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性,目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量),仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 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。
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
使用专属资源池部署在线服务,服务状态为“运行中”。 需使用新版专属资源池部署服务,详情请参见ModelArts Standard资源池功能介绍。 只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和
cend应用样例。 模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台,运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
部署AI应用 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后,针对在线服务和边缘服务,您可以访问并使用服务,针对批量服务,您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK使用限制 本地ModelArts SDK不支持进行训练作业调测、模型调试和在开发环境中部署本地服务进行调
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 方式一 ModelArts Notebook:该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方notebook示例可直接运行。 缺点:由于是容器化环境因此不如裸机方式
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 当托管的是自定义镜像时,上传的模型文件要满足自定义镜像规范,否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,若静态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,若静态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。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
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
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