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使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建AI应用 创建AI应用规范参考 将AI应用部署为实时推理作业 将AI应用部署为批量推理服务 管理AI应用 管理同步在线服务 管理批量推理作业
整个运维过程会对服务请求失败和资源占用过高的场景进行监控，当超过阈值时发送告警通知。 图2 监控告警流程图 方案优势 通过端到端的服务运维配置，可方便地查看业务运行高低峰情况，并能够实时感知在线服务的健康状态。 约束限制 端到端服务运维只支持在线服务，因为推理的批量服务和边缘服务无CES监控数据，不支持完整的端到端服务运维设置。
提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，
提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，
Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专
在“标注团队”管理页面，单击“添加团队”。 在弹出的“添加团队”对话框中，填写团队“名称”和“描述”，然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后，“标注团队”管理页面呈现新添加的团队，在页面右侧区域，可以查看团队详情。新添加的团队，其成员列表为空，请参考添加成员操作，为您的团队添加成员。 添加成员
subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i]，重新部署服务进行预测。 父主题： 服务预测
Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专
4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts对单个API的推理请求流量做了限制，同时
ion的block大小，推荐设置为128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0
ion的block大小，推荐设置为128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
推理服务访问公网 操作事项 ModelArts：设置资源池的网络 用户VPC：安装和配置正向代理 算法镜像：设置DNS代理和公网地址调用 ModelArts：设置资源池的网络 专属资源池的创建作业类型包含推理服务，选择的网络需打通VPC网络，如下图所示： 图2 创建专属资源池 图3
top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
返回此错误信息。 如果您使用的是自定义镜像导入的模型，请增大自定义镜像中所使用的web server的keep-alive的参数值，尽量避免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设
提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，
服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 计算节点规格 批量服务的节点规格。 计算节点个数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。
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
ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： 导入模型
本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用。 将AI应用部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买
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