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用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 service_name String 服务名称。 service_id String 服务ID。 logs
安全边界 云服务的责任共担模型是一种合作方式,其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型,云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构,提供安全的硬件和软件基础设施,
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
odelArts推理部署的在线服务详情页面内有调用次数详情,单击可查看该在线服务的调用次数随时间详细分布的情况。如果想进一步通过CES云监控查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,需要给子账号授予CES权限。 如果只是查看监控,给子账号授予CES ReadOnlyAccess权限即可。
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库,数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓
部署上线 功能咨询 在线服务 边缘服务 父主题: Standard推理部署
算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看服务详情章节。 父主题: ModelArts Standard资源监控
n/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String dat
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
flow。 删除后的Workflow无法恢复,请谨慎操作。 删除Workflow后,对应的训练作业和在线服务不会随之被删除,需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题: 管理Workflow
ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方
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
欠费说明 用户在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定为账户欠费。欠费后,可能会影响云服务资源的正常运行,请及时充值。 欠费原因 已购买资源包,但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何
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
CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用,具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后,单击“下一步”,确认规格参数后,单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面,等待服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。单击操作列的“预测”,进入服务详情页的“预测”页面。上传图片,预测结果。
Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
运行完成的工作流会自动部署为相应的在线服务,您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”直接跳转进入在线服务详情页,或者在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。 在服务详情页,选择“预测”页签。
使用案例 主要包含三种场景的用例: 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点,输入指定的模型进行服务部署 # 定义模型名称参数 model_name
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,可以直接推送部署到