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检查自定义镜像的端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下： 图3 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况，不同的工具实现的websocket服务会有不同，可能出现连接建立后维持不住，可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况，Model
自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。
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
公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G，专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题：
调用MaaS部署的模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台部署成功的模型服务支持在其他业务环境中调用。 约束限制 只有“状态”是“运行中”的模型服务才支持被调用。 步骤1：获取API Key 在调用MaaS部署的模型服务时，需要填写API Key用于接口的鉴权认证。
大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 添加环境变量 部署服务时，增加如下环境变量，会将负载均衡的请求亲和策略配置为集群亲和，避免未就绪的服务实例影响预测成功率。 MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY:
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，
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址都
边缘服务 什么是边缘节点？ 更新AI应用版本时，边缘服务预测功能不可用？ 使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议？ 父主题： 部署上线
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。
您的本地开发环境进行，本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。 创建AI应用：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的AI应用。 部署服务：AI应用构建完成后，根据您的业务场景，选择将模型部署成对应的服务类型。 将AI应用部署为实时推理作业
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。
自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 部署上线调用API报错，排查项如下： 确认配置文件模型的接口定义中有没有POST方法。 确认配置文件里url是否有定义路径。例如：“/predictions/poetry”（默认为“/”）。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接自
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。
使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在使用自定义镜像导入模型时
的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 步骤3：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。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值，此处以“商超商品识别服务”为例。
创建和修改工作空间 本节通过调用一系列API，以创建和修改工作空间为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建和修改工作空间的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建工作空间接口创建一个工作空间。
在部署为在线服务时，即“部署”页面，填写部署服务相关参数时，开启支持APP认证功能。 针对已部署完成的在线服务，进入在线服务管理页面，单击目标服务名称“操作”列的“修改”按钮，进入修改服务页面开启支持APP认证功能。 图1 部署页面开启支持APP认证功能 选择APP授权配置。从下拉列表中选择您需要
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
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