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TemperaturType 温度类型。 对系统的影响 表明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因
TemperaturType 温度类型。 对系统的影响 表明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度超过了阈值。 如果阈值设置的不高，对业务没有影响。 如果阈值设置的较高，说明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度确实较高，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因
查看AI应用事件 创建AI应用的（从用户可看见创建AI应用任务开始）过程中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应AI应用的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建AI应用过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 事件类型 事件信息（“
管理AI应用版本 为方便溯源和AI应用反复调优，在ModelArts中提供了AI应用版本管理的功能，您可以基于版本对AI应用进行管理。 前提条件 已在ModelArts中创建AI应用。 创建新版本 在“AI应用”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
星期 星期。 星期四 早晚天气变化 早晚天气变化。 白天：晴转多云，夜间：多云 实时天气 实时天气状况。 多云 最低温 最低温度。 30 最高温 最高温度。 39 风速 风速，km/h。 10.6 降雨概率 降雨概率。 30% 生活提示 生活提示。 记得带伞 父主题： 生活服务类
合基于趋势（以历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机
模型包结构介绍 创建AI应用时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景，如果是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建AI应用的自定义
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。 订阅应用模型与云服务订阅AI应用的区别： 在管理控制台，模型管理所在位置不同。订阅应用统一管理在“AI应用>订阅应用”
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AI应用的版本号，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。
查看批量服务详情 当AI应用部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”，进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
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AI应用的版本号，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。
参数等额外信息，最大长度512 job_partner String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询训练作业下的成功模型 get https://100.1.1.1:31
模型输入和输出与目标检测模型配置文件示例类似。 模型预测输入为图片类型时，request请求示例如下： 该实例表示模型预测接收一个参数名为images、参数类型为file的预测请求，在推理界面会显示文件上传按钮，以文件形式进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8
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： 方式1
查看批量服务的事件 服务的（从用户可看见部署服务任务开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件
不同输入请求的预测方式如下： JSON文本预测 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。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。在“预测”页签的预测代码下，输入预测代码，然后单击“预测”即可进行服务的预测，如图4所示。
查看在线服务的事件 服务的（从用户可看见部署服务任务开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件
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
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
巡检 支持SMC对IdeaHub巡检： 支持检查IP线路状态。 支持检查系统软件版本。 支持检查系统性能，例如温度状态。 支持检查H.323和SIP注册状态。 支持检查共享材料状态，包括材料源连接和输入口配置。 支持检查线缆连接状态，包括主视频输入线缆连接和视频输入口配置。 支持重启和通话结束后继续原来的巡检任务。
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