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在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。
如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 调用API接口使用“我的订阅”方式创建训练作业时，请求参数需要填写算法的订阅id（algorithm.subscription_id）和版本id（algorithm.item_version_id）。
调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
通过API接口查询AI应用详情，model_name返回值出现乱码 问题现象 通过API接口查询AI应用详情，model_name返回值出现乱码。
调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。
如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。 业务内存不正常。 请检查推理代码是否存在内存溢出或者内存泄漏的问题。 模型运行异常。 请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障，需要排查推理日志。
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： 功能咨询
您可以通过API接口访问边缘服务。 父主题： 功能咨询
如：“{API接口地址}/predictions/poetry”。 父主题： 服务预测
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建AI应用，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。
您可以在服务详情页面，调用指南页签中查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。
模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式，参数说明如表1所示。
模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies”，表示配置模型推理代码需要的依赖包，需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的信息，详细参数见模型配置文件编写说明。
如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？ 调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？
调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ 在线服务的API接口组成规则是什么？
API概览 ModelArts服务所提供的接口均为自研接口。 通过ModelArts服务自研接口，您可以使用ModelArts Workflow、开发环境、训练管理、AI应用管理及服务管理功能。 工作流管理 表1 Workflow API 说明 获取Workflow列表 获取Workflow
API接口公网地址。
图1 开启无条件重启 API接口设置 通过API接口创建训练作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-tolerance/job-retry-num”和“fault-tolerance/job-unconditional-retry”字段。
图1 获取API接口地址 APIG.0201 请求体内容过大 请求体内容过大时，APIG（API网关）会拦截请求，报错“APIG.0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。
数据管理权限 表1 数据集管理的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询数据集列表 GET /v2/{project_id}/datasets modelarts:dataset:list - √ √ 创建数据集 POST /v2/{project_id
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