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包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.
具体原因。 镜像健康检查配置问题，需修复代码后重新制作镜像创建模型后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 模型健康检查配置问题，需重新创建模型或者创建模型新版本，配置正确的健康检查，使用新的模型或版本重新部署服务。了解模型健康检查请参考
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
文本或文件进行服务测试。 如果您的元模型是自定义的，即推理代码和配置文件是自行编写的（配置文件编写说明），“调用指南”只是将您编写的配置文件进行了可视化展示。调用指南的输入参数与配置文件对应关系如下所示。 图2 配置文件与调用指南的对应关系 不同输入请求的预测方式如下： JSON文本预测
境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11.X，这样基础镜像就会很大，同样的操作最终目的镜像就很大。 此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例：假设需要安装两个pip包six，
举桶内对象、查询桶位置、上传对象、获取对象、删除对象、获取对象ACL等对象基本操作权限。 配置IAM权限 配置ModelArts委托权限 配置SWR组织权限 测试用户权限 父主题： 基本配置
构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求，也保证镜像内容无冗余和残留。 每层构建的时候都尽量把tar包等中间态文件
选择指定的IAM子用户，给指定的IAM子用户配置委托授权。 “委托选择” 选择“新增委托”。 “ 委托名称” 系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “权限配置 ” 在服务列表右侧勾选“全选”。 勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，单击“创建”，即可完成委托配置。 更多高级授权配置 登录M
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.5.901-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见软件包结构说明。
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见软件包结构说明。
scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 图4 安装依赖包 图5 保存镜像 图6 填写保存镜像相关参数 父主题： 准备镜像
部署上线失败 出现此问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面，在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务，自动学习部署的
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
diffusers==0.11.1 下载git lfs，用于下载git仓中的大文件。 由于欧拉源上没有git-lfs包，所以需要从压缩包中解压使用，在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。 https://github.com/git-lfs/git-lfs
对应python包使用错误，该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
进入到授权页面，为子账号配置权限。 图1 为用户组授权 配置授权前，请先了解ModelArts各模块使用到的最小权限要求，如表1所示。 配置ModelArts使用权限。在搜索框搜索ModelArts。ModelArts FullAccess权限和ModelArts Common
Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 配置完IAM权限之后，需要在ModelArts页面为子账号设置ModelArts访问授权，允许ModelArts访问OBS、SWR、IEF等依赖服务。 此方式只允许主用户为子账号进行配置。因此，本示例中，管理员账号需为所有用户完成访问授权的配置。
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后，可以将模型部署为一个在线服务。当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。访问在线服务时，您可以根据您的业务需求，分别确认使用何种认证
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