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在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session from
批量删除标签 功能介绍 批量删除标签。 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。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_i
detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了
调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避
XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的模型是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving
Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。 引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert，作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失，可以更好的保证生成结果的唇音同步性。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
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。
修改数据集的基本信息，如数据集名称、描述、当前版本或标签等信息。 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。 URI PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}
调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
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：{"
删除资源标签 功能介绍 删除服务（目前只支持在线服务）的标签，支持批量删除。 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。 URI DELETE /v1/{project_
文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成，且不超过1024位的字符串。 命名实体场景，是针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。开始标注前，您需要了解： 实体命名标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划
infer_type 是 String 推理方式，取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务，将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力，服务一直保持运行。 batch为批量服务，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。
API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK，同时支持大于3.7.x版本且小于3.10.x版本的Python版本，推荐使用3
添加资源标签 功能介绍 给指定服务添加标签（目前只支持在线服务），当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 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。 URI
表1 在线服务配置 参数 说明 名称 在线服务名称。 状态 在线服务当前状态。 来源 在线服务的来源。 服务ID 在线服务的ID。 描述 您可以单击编辑按钮，添加服务描述。 资源池 当前服务使用的资源池规格。如果使用公共资源池部署，则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的
重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时，可通过增加一个自定义的环境变量参数，触发服务重启。例如，如果
ance_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。 URI PUT /v1/{
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