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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
初始化。 因此,推荐在创建AI应用时配置健康检查,并设置合理的延迟检测时间, 实现实际业务的是否成功的检测,确保服务部署成功。 父主题: 在线服务
智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练? 智能标注完成后,需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果,直接加入新数据,重新智能标注,会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后,再加入新数据,只重新训练标注新的数据。 父主题: Standard数据管理
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后,已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址,但是调用发起方的客户端访问该地址不通,出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
name/obs_file.txt",path="/home/user/obs_file.txt") 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
区域选择“Resource Monitor”,展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图22 资源监控 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
ster”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
在开发环境中创建MindInsight可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间> Noteb
在开发环境中创建TensorBoard可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间 > Note
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
实时推理的部署及使用流程 在创建完AI应用后,可以将AI应用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方式、
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
部署。ModelArts当前支持如下几种部署类型: 在线服务 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能。 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。 边缘服务 通过智能边缘平台,在边缘节点将AI应用部署为一个Web Service。
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传O
用户所创建的边缘服务。边缘服务依赖智能边缘平台(IEF),部署前需要在智能边缘平台上创建边缘节点。 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。 如果选择“节点 > IEF边缘节点”部署边缘服务,请先在智能边缘平台(IEF)创建边缘节点。如果
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 支持在线服务、批量服务和边缘服务。 父主题: 功能咨询