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上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
"application/json" } } ] 将模型部署为在线服务 参考部署为在线服务将模型部署为在线服务。 在线服务创建成功后,您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 图5 访问在线服务 父主题: Standard推理部署
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习
"application/json" } } ] 将模型部署为在线服务 参考部署为在线服务将模型部署为在线服务。 在线服务创建成功后,您可以在服务详情页查看服务详情。 您可以通过“预测”页签访问在线服务。 父主题: 制作自定义镜像用于推理
创建桶不收取费用,按实际使用的存储容量和时长收费 消息通知(不开启则不计费) 消息通知服务 订阅消息使用消息通知服务,在事件列表中选择需要监控的节点/Workflow状态,在事件发生时发送消息通知。 如果想使用消息通知,需要提前在自动学习、Workflow中开启消息通知功能。 具体计费可见消息通知服务价格详情。 按实际用量付费
表12 服务管理接口 API 说明 部署服务 部署服务。 查询服务列表 查询服务列表。 查询服务详情 查询服务详情,根据服务ID查询服务详情。 启动停止边缘节点服务实例 启动停止边缘节点服务实例。 更新服务配置 更新模型服务。 查询服务监控信息 查询服务监控信息。 查询服务更新日志
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
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
查询服务日志 查询当前服务对象的日志信息。 示例代码 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查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from
更新服务配置 更新当前服务对象配置。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数;其它平台的Session鉴权请参考Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象进行更新服务配置 1 2 3 4 5 6 7
模型实例调用失败次数,在线服务字段。 model_version String 模型版本,在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存,单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 node_name String 节点名称,边缘服务字段。 gpu_total
查询服务监控信息 查询当前服务对象监控信息。 示例代码 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查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from
查询服务详情 查询当前服务对象的详细信息。 示例代码 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
镜像。 服务运维阶段,先利用镜像构建模型,接着部署模型为在线服务,然后可在云监控服务(CES)中获得ModelArts推理在线服务的监控数据,最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段,先将业务系统对接在线服务请求,然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
了一个免费在线服务,需要先将其删除才能部署新的免费在线服务)。 图7 部署模型 完成服务部署后,返回在线服务页面列表页,等待服务部署完成,当服务状态显示为“运行中”,表示服务已部署成功。 Step6 预测结果 在“在线服务”页面,单击在线服务名称,进入服务详情页面。 单击“预测”
6-gpu"。修改完成后,重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后,单击“下一步”,确认规格参数,单击“提交”,完成在线服务的部署。 您可以进入“模型部署 > 在线服务”页面,等待服务部署完成,当服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后,您可以单击
自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“模型部署”页面部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题: 安全
服务预测失败 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,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX