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本示例将针对MNIST数据集,使用MXNet原生接口编写的模型训练脚本(ModelArts默认提供),在ModelArts中完成模型训练,并将此模型部署为在线服务。部署完成后,用户可通过在线服务识别输入图片中的数字。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。
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如果不是怎么保证的双副本在线?那些动作会影响从备数据增长?如果是请简单说明这么设计的理由?
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我将yolov5-for-pytorch里面的infer文件全部上传到obs中进行部署推理,但是部署在线服务时,报错:根据报错我尝试了将代码放入到 /infer/model下和 /infer/model/1 下都是同样的错误,请问这个该如何解决
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目标检测模型部署为在线服务后,上传图片进行预测,输出的结果正确,但是预测图片中的预测框显示位置不对,下图中的左图为预测图片部分截图,预测框跑到了左上角,超出了图片范围。
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ModelArt完成了在线部署,想进行接口调用。然而按照文档 https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0063.html 操作未成功。
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在线服务测试 在线服务的本质是RESTful API,可以通过HTTP请求访问,在本案例中,我们直接在网页上访问在线服务。 等待在线服务的状态变成运行中。