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部署在线服务时,自定义预测脚本python依赖包出现冲突,导致运行出错 导入模型时,需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中,推荐采用相对导入方式(Python import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包,
在线服务运行中但是预测失败时,如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后,当在线服务进入到“运行中”状态后,进行预测,预测请求发出后,收到的响应不符合预期,无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后,ModelArts提供两种方式的预测:
已在云监控页面设置告警规则,具体操作请参见设置告警规则。 在线服务已正常运行一段时间(约10分钟)。 对于新创建的在线服务,需要等待一段时间,才能查看上报的监控数据和监控视图。 故障、删除状态的在线服务,无法在云监控中查看其监控指标。当在线服务再次启动或恢复后,即可正常查看。 对接云监控之前,
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动,并及时采取措施。 推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复
在线服务处于运行中状态时,如何填写推理请求的request header和request body 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时,通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址,但是不知道如何填写推理请求的header及body。
runtime is found 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 内存不足如何处理? 父主题: 推理部署
章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机,增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。
根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时,需获取在线服务的调用地址,以及在线服务的输入参数信息。步骤如下: 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面
通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 访问在线服务支持的访问通道
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方式一
开启支持APP认证功能 在部署为在线服务时,您可以开启支持APP认证功能。或者针对已部署完成的在线服务,您可以修改服务,开启支持APP认证功能。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”,进入在线服务管理页面。 开启支持APP认证功能。 在部署为在线服务时,即“
向数据传输。 前提条件 在线服务部署时需选择“升级为WebSocket”。 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持WebSocket协议。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制:
单击“确定”,完成DNS内网域名的创建。 VPC访问在线服务 通过VPC访问通道访问在线服务,API如下: https://{DNS内网域名}/{URL} DNS内网域名:设置的内网域名。您还可以通过在线服务列表页,单击“VPC访问通道”,打开弹出框,查看“访问域名”。 URL:在线服务的URL为服务详情页
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 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}/workfl
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应
VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型,部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤 使用VPC直连的高速访问通道访问在线服务,基本操作步骤如下:
如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的
Socket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。