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1:${port}/v1/completions"；若服务部署在生产环境中，该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。
py第39行为SUPPORT_FP16 = True 问题8：使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错 使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument
SDK下载文件目标路径设置为文件名，部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时，目标路径设置为文件名，在本地IDE运行不报错，部署为在线服务时报错。 代码如下： session.obs.download_file（obs_path, local_path） 报错信息如下： 2022-07-06
ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ 标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： 一般性问题
py第39行为SUPPORT_FP16 = True 问题8：使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错 使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
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_
ModelArts SDK目前仅支持在ModelArts开发环境Notebook和本地PC两种环境使用。 ModelArts SDK不支持在训练作业和在线服务中使用。 ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用，无需进行Session鉴权。
标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理
py第39行为SUPPORT_FP16 = True 问题8：使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错 使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument
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
tor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据A
可以在创建训练作业页面添加标签，也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的在线服务中添加标签。 可以在创建在线服务页面添加标签，也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的专属资源池中添加标签。 可以在创建ModelArts
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。
当AI应用状态变为正常时，表示创建完成。 图6 AI应用创建完成 步骤五 部署服务 单击AI应用名称，进入AI应用详情页，单击部署在线服务。 图7 部署在线服务 填写如下服务部署参数。 名称： 服务的名称，按照实际需要填写 是否自动停止：如果配置自动停止，服务会按照配置的时间自动停止。如果需要常驻的服务，建议关掉该按钮。
配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
示模型可以使用。 步骤三：使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值，此处以“商超商品识别服务”为例。
绪”时表示模型可以使用。 步骤3：使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值，此处以“商超商品识别服务”为例。
出现ModelArts.XXXX类型的报错，表示请求在Dispatcher出现问题而被拦截。 常见报错： 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时
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