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如果服务不再使用,您可以删除服务释放资源。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。 单击目标服务名称,进入服务详情页面,单击右上角“删除”删除服务。
表1 在线服务配置 参数 说明 名称 在线服务名称。 状态 在线服务当前状态。 来源 在线服务的来源。 服务ID 在线服务的ID。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 资源池 当前服务使用的资源池规格。如果使用公共资源池部署,则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的
使修改生效。在提交修改服务任务时,如果涉及重启,会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 父主题: 管理同步在线服务
部署AI应用(在线服务) 部署为在线服务 查看服务详情 测试服务 访问在线服务 集成在线服务 CloudShell 父主题: 部署AI应用(部署上线)
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理同步在线服务
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
通道的图片。 该功能为调测使用,实际生产建议使用API调用。根据鉴权方式的不同,可以根据实际情况选择访问在线服务(Token认证)、访问在线服务(AK/SK认证)或者访问在线服务(APP认证)。 了解服务的输入参数 针对您部署上线的服务,您可以在服务详情页面的“调用指南”中,了解
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
在线服务鉴权 功能介绍 计费工作流在线服务鉴权。 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}/workflows/service/auth
击操作列“部署>在线服务”,将AI应用部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面,参考下图填写参数,然后根据界面提示完成在线服务创建。本案例适用于CPU规格,节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格,可选择免费规格进行部署(每名用户限部署一个免费的在线服务,如果您已经
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,
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:
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 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
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。
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。
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
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
部署模型为在线服务 AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为在线服务,对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的AI应用。 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 操作步骤
} ] } 数据生成算子(StyleGan算子) 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络,生成器从潜在空间中随机取样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生