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\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。
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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,如果您已经部署了一个免费在线服务,需要先将其删除才能部署新的免费在线服务)。
删除Workflow后,对应的训练作业和在线服务不会随之被删除,需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题: 管理Workflow
面向AI工程师,熟悉代码编写和调测,您可以使用ModelArts Standard提供的在线代码开发环境,编写训练代码进行AI模型的开发。
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口? 服务预测请求体大小限制是多少?
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图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。
变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费资源池后变更了规格配置,会产生一个新订单并开始按新配置的价格计费,旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置,将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。
查看在线服务的账单 ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称,而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致,您需要先了解资源名称的查询方法,以及资源名称与账单中上报的资源名称二者的对应关系。详细操作如下所述: 获取资源名称。
与云容器引擎的关系 ModelArts使用云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)部署模型为在线服务,支持服务的高并发和弹性伸缩需求。CCE的更多信息请参见《云容器引擎用户指南》。
与云容器引擎的关系 ModelArts使用云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)部署模型为在线服务,支持服务的高并发和弹性伸缩需求。CCE的更多信息请参见《云容器引擎用户指南》。
发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。
pending: 待启动,仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中,仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。