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Gallery在线推理服务部署模型。 如果使用自定义镜像进行训练，操作步骤可以参考使用AI Gallery微调大师训练模型，其中“训练任务类型”默认选择“自定义”，且不支持修改。 如果使用自定义镜像进行部署推理服务，操作步骤可以参考使用AI Gallery在线推理服务部署模型，
训练作业日志中提示“No module named .*” 用户请按照以下思路进行逐步排查： 检查依赖包是否存在 检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，
登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中
服务预测 服务预测失败 服务预测失败，报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中
将AI应用部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
其中ServiceStep节点包含两个输入，一个是模型列表对象，另一个是在线服务对象，此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务，如下图所示： 在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时，需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务和边缘服务有什么区别？ 为什么选择不了Ascend Snt3资源？ 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 在线服务部署是否支持包周期？ 部署服务如何选择计算节点规格？
如果服务不再使用，您可以删除服务释放资源。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。 在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务，然后单击列表左上角“删除”按钮，批量删除服务。 单击目标服务名称，进入服务详情页面，单击右上角“删除”删除服务。
服务运维阶段，先利用镜像构建AI应用，接着部署AI应用为在线服务，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
ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？ 如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 为什么资源充足还是在排队？ 规格中数字分别代表什么含义？ 如何删除预置镜像中不需要的工具
规则。 综上，在线服务的运行费用 = 计算资源费用（3.50 元） + 存储费用 示例：使用专属资源池。计费项：存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务，并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算，那么运行这个在线服务的费用计算过程如下：
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 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
服务当前运行所用配置的更新时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址，只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数，未配置自动停止则不返回。
删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution列表 新建Workflow Execution 删除Workflow Execution 查询Workflow
专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 共享池和专属池的区别是什么？ 如何通过ssh登录专属资源池节点？ 训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线服务停止后，启动新的在线服务，提示资源不足 不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么？ 算法运行时需要依赖鉴权服务，公共资源池是否支持两者打通网络？
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练任务
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