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需要检查两个地方:自定义镜像中的代码开放的端口和创建AI应用界面上配置的端口。确认两处端口保持一致。AI应用创建界面如果不填端口信息,则ModelArts会默认监听8080端口,即镜像代码中启用的端口必须是8080。 图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建AI应用界面上配置的端口 健康检查配置有问题
服务部署失败,报错ModelArts.3520,服务总数超限 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。
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: 方式1:在ModelArts的Console的预测页签进行预测;
ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别? ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK,可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口,也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SDK提供
SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求(例如ChatGPT回答的流式输出),相较于WebSocket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的AI应用导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
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
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 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 服务部署失败,报错ModelArts.3520,服务总数超限 配置了合理的服务部署超时时间,服务还是部署失败,无法启动 父主题: 部署上线
real-time和batch服务类型可选。部署服务时使用的AI专属资源池弹性集群的资源池ID,使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常;该参数优先级高于cluster_id,配置该参数时需要同时配置服务层级的cluster_id或pool_name参数,且该参数优先级高于服务层级的clu
推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
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,
Snt3资源有限,当资源售罄后,您在部署上线时,无法选择Ascend Snt3资源(公共资源池)进行推理,即在部署页面中,“Ascend: 1* Snt3 (8GB) | ARM: 3 核 6GB”资源为灰色,无法选择。 解决方案: 方法1:如果您希望使用公共资源池下的Ascend Snt3,
lArts集成了深度学习和机器学习技术,同时ModelArts是一站式的AI开发平台,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期的AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关的功能可以直接在Model
共享池和专属池的区别是什么? 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池,当使用人数比较多的时候,可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池,不会因为资源紧张而产生排队,同时专属资源池支持打通自己的VPC,能和自己的资源网络互通。 父主题: Standard资源池
Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”进入服务列表。 单击“部署模型服务”进入部署页面,完成创建配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。
部署上线 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 父主题: Standard自动学习
推理部署计费项 计费说明 在ModelArts进行服务部署时,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为运行推理服务的费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预