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部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时,状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测,可能存在预测失败的风险,请从以下4个角度进行排查,并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测,请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行,ModelArts
在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码
指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫As
POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×7
数据标注 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 在物体检测作业中上传已标注图片后,为什么部分图片显示未标注? 父主题: Standard自动学习
cket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的AI应用导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图,AI应用创建后,将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。
在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景,以下主要介绍两种场景: "error_msg":
录。只能选择文件夹或“.manifest”文件。“.manifest”文件规范请参见Manifest文件规范。 说明: 输入数据为图片时,建议单张图片小于12MB。 输入数据格式为csv时,建议不要包含中文。如需使用中文,请将文件编码格式设置为UTF-8编码。您可以使用代码方式转
sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下: sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
Standard数据管理 添加图片时,图片大小有限制吗? 数据集图片无法显示,如何解决? 如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集? 导入数据集失败 表格类型的数据集如何标注 本地标注的数据,导入ModelArts需要做什么? 为什么通过Manifest文件导入失败? 标注结果存储在哪里?
可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。 “desc”为递减排序,默认为“desc”。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如参数名称。默认为空。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean
部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found,using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is
类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”:根据不同数据类型,结构不同。 图像分类,其目录结构
Resize 调整图片大小。 height:变换后的图片高度。默认值224 width:变换后的图片宽度。默认值224 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Rotate 旋转,将图像围绕中心点旋转的操作,操作完成之后保持图片原本的形状不变,不足的部分用黑色填充。
图像分类 图像分类项目,是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注,完成图片标注后开始模型训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。
加载模型,执行预处理,完成推理,拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下: 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建AI应用 使用AI应用部署在线服务 WebSocket在线服务调用 上传镜像至容器镜像服务 将准备好的本地镜像上传到容器镜像服务(SWR)。
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