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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
用。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为资源池续费，否则资源会自动释放，数据丢失且不可恢复。 续费操作仅适用于包年/包月专属资源池，按需计费专属资源池不需要续费，只需要保证账户余额充足即可。 专属资源池在到期前续费成功，所有资源得以保留，且ModelArts使用不受影响。专属资
Sumarywriter('./path)/to/log') 解决方案3 存储路径设为本地路径，如cache/tensorboard，不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时，作业卡在读数据过程中，日志停在训练的过程中并不再更新日志。 解决方案4
index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
json文件中的服务化参数。config.json文件修改要求和样例参考附录：config.json文件。 cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/ vim conf/config.json 启动推理服务。 # 拉起服务化 cd
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化，新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性，提升云上资源的安全。为保障您的网络安全，建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题：
Arts服务和模型告警规则的具体方法。 只有“运行中”的在线服务，支持对接CES监控。 前提条件： 已创建ModelArts在线服务。 已在云监控服务创建ModelArts监控服务。登录“云监控服务”控制台，在“自定义监控”页面，根据界面提示创建ModelArts监控服务。 设置
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
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推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。
推理服务部署 准备推理环境 启动推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.5.901）
推理服务部署 准备推理环境 启动推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。
管理我的服务 扩缩容模型服务实例数 修改模型服务QPS 升级模型服务
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USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
Cluster资源池的参数说明 参数名称 子参数 说明 计费模式 包年/包月 包年/包月是预付费模式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。 按需计费 按需计费是后付费模式，按云服务器的实际使用时长计费，可以随时开通/删除云服务器。 集群规格 集群名称 系统默认提供一个名称，可以手动修改。
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