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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。
您可以创建一个新的AI应用版本,选择正确的协议(http或者https),重新部署在线服务或更新已有在线服务。
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Ascend芯片,是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。
使用AI应用部署在线服务 登录ModelArts管理控制台,进入“模型部署 >在线服务”页面,单击“部署”,跳转至在线服务部署页面。
使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。
模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错 原因分析 使用OBS导入元模型,会用到服务侧的标准镜像,标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务(OBS)导入CV2模型包。
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'。
在线服务部署是否支持包周期? 在线服务不支持包周期的计费模式。 父主题: 功能咨询
在ModelArts中,支持在部署在线服务时开启AppCode认证(部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数)。对于已部署的在线服务,ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务,使其支持AppCode认证并进行在线预测。
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 将AI应用部署为实时推理作业
在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据,处理完服务结束。在线服务提供API接口,供用户调用推理。
例如您的AI应用是Pytorch框架,部署为在线服务时出现告警:ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving_model_service’,则需要您在推理代码customize_service.py里使用
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将AI应用部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将AI应用部署为实时推理作业
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。
使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务,可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”,则支持在线推理。
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments...
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用
使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建AI应用没有配置端口(默认端口号为8080),或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。
声音分类对数据集的要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。