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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
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
推理部署 模型管理 服务部署 服务预测
部署上线 部署上线失败 父主题： 自动学习
服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足，镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像，减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
部署上线失败 出现此问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面，在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务，自动学习部署的
用指南”中的说明，并在预测页签中输入对应的JSON文本或文件进行服务测试。 如果您的元模型是自定义的，即推理代码和配置文件是自行编写的（配置文件编写说明），“调用指南”只是将您编写的配置文件进行了可视化展示。调用指南的输入参数与配置文件对应关系如下所示。 图2 配置文件与调用指南的对应关系
--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是
解决方法 在遇到资源不足的情况时，ModelArts会进行三次重试，在服务重试期间，如果有资源释放出来，则服务可以正常部署成功。 如果三次重试后依然没有足够的资源，则本次服务部署失败。参考以下方式解决： 如果是在公共资源池部署服务，可等待其他用户释放资源后，再进行服务部署。 如果是在专属
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。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
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，
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
--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是
--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是
用户授予OBS的系统权限。子用户的IAM权限是由其主用户设置的，如果主用户没有赋予OBS的putObjectAcl权限即会导致创建模型构建失败。 处理方法 了解ModelArts依赖的OBS权限自定义策略，请参见ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例。 在统一身份认证服
根据容器日志进行排查，查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题，需修复代码后重新制作镜像创建模型后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 模型健康检查配置问题，需重新创建模型或者创建模型新版本，配置正确的健康检查，使用新的模型或版本重新部署服务。了解模型健
--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是
已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建AI应用新版本。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 在部署完成的目标服务中，单击操作列的“修改”，进入“修改服务”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。
在“订阅模型”列表，单击“版本数量”，在右侧展开版本列表，当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 步骤三：使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后，可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。
镜像中配置的端口错误 模型可以正常启动，但是因为镜像中启用的端口非8080，或者镜像启用的端口与创建模型时配置的端口不一致，导致部署服务时register-agent无法与模型通信，超过一定时间后（最长20分钟）认为模型启动失败。 需要检查两个地方：自定义镜像中的代码开放的端口和
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