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在线服务部署是否支持包周期？ 在线服务不支持包周期的计费模式。 父主题： 功能咨询
ppCode认证（部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于已部署的在线服务，ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts
主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点，输入指定的模型进行服务部署
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将AI应用部署为实时推理作业
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题： 将AI应用部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题： 将AI应用部署为实时推理作业
模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义
XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的AI应用是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving
文件内容：文件保存为“csv”文件格式，文件内容以换行符（即字符“\n”，或称为LF）分隔各行，行内容以英文逗号（即字符“,”）分隔各列。文件内容不能包含中文字符，列内容不应包含英文逗号、换行符等特殊字符，不支持引号语法，建议尽量以字母及数字字符组成。 训练数据： 训练数据列数一致，总数据量不少于
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，
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业
使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 当模型配置文件中定义了具体的端口号，例如：8443，创建AI应用没有配置端口（默认端口号为8080），或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下：
部署服务时，ModelArts报错“ModelArts.3520: 在线服务总数超限，限制为20”，接口返回“A maximum of xxx real-time services are allowed.”，表示服务数量超限。 正常情况下，单个用户最多可创建20个在线服务。可采取以下方式处理： 删除状态为“异常”的服务。
在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不
在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。 父主题：
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时，部署失败。进入在线服务详情页面，“事件”页签，提示“failed to pull image, retry later”，同时在“日志”页签中，无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象，通常
在“订单信息确认”页面，确认服务信息和费用，单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功，可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。
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
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？
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
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