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方式四：使用Java语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求 约束限制 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。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件 数据已完成准备：已在M
确认API调用中body体中的调用路径是否拼接自定义路径。如：“{API接口地址}/predictions/poetry”。 父主题： 服务预测
发布ModelArts模型 针对ModelArts中创建的模型，支持以下发布方式： 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供算法、模型、数据集等内容的共享，为高校科研机构、模型开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者
单击服务名称，进入服务详情页面，查看服务详情信息，单击“日志”页签，查看服务日志信息。 图2 查看服务日志信息 服务预测 在服务详情页面，单击“预测”页签，进行服务预测。 图3 服务预测 父主题： 创建模型规范参考
管理ModelArts模型版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了模型版本管理的功能，您可以基于版本对模型进行管理。 前提条件 已在ModelArts中创建模型。 创建新版本 在“模型”页面，单击操作列的“创建新版本”进入“创建新版本”页面，参数配置除版本外，
自动关闭功能开启，服务将在xs后停止。 Auto-stop switched on, service will be stopped in %d %s. - 正常 到达自动停止时间，服务停止。 Service stopped automatically because due time is reached. - 异常
自动关闭功能开启，服务将在xs后停止。 Auto-stop switched on, service will be stopped in %d %s. - 正常 到达自动停止时间，服务停止。 Service stopped automatically because due time is reached. - 异常
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
从AI Gallery订阅模型 在AI Gallery中，支持订阅官方发布或者他人分享的模型，订阅后的模型，可推送至ModelArts模型管理中，进行统一管理。 订阅模型与云服务订阅模型的区别： 在管理控制台，模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中，
修改在线服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
更新AI应用版本时，边缘服务预测功能不可用？ 针对某一部署的边缘服务，如果在更新AI应用版本时，即修改边缘服务，更新其使用的AI应用版本，导致此边缘服务的预测功能暂不可用。 针对此场景，由于更新了AI应用版本，边缘服务将重新部署，处于部署中的边缘服务，则无法使用预测功能。即更新AI应用版
健康检查周期（秒）：填写1-2147483647之前的整数，单位为秒。 延迟时间（秒）：实例启动后，延迟执行健康检查的时间。填写0-2147483647之间的整数，单位为秒，不能为空。 超时时间 （秒）： 每次检查的超时时间，填写0-2147483647之间的整数，单位为秒。 最大失败次数
方式四：使用Java语言发送预测请求。 约束限制 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。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件 已经获取用户Token、预测文件的本地路径、在线服务的调用地址和在线服务的输入参数信息。
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
as K # K.get_session().run(tf.global_variables_initializer()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配
创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容
管理在线服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作，“部署中”状态的服务无法启动。启动服务，当服务处于“运行中”状态后，ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择
健康检查周期（秒）：填写1-2147483647之前的整数，单位为秒。 延迟时间（秒）：实例启动后，延迟执行健康检查的时间。填写0-2147483647之间的整数，单位为秒，不能为空。 超时时间 （秒）： 每次检查的超时时间，填写0-2147483647之间的整数，单位为秒。 最大失败次数
API，可使用HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外，您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口，建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题： 管理同步在线服务
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，
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