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取值范围：1~1000 默认值：20 当Tokens的免费调用额度使用完时，操作列的“在线体验”会置灰。 方式二：在业务环境中调用模型服务的API进行推理。 在目标服务右侧，单击操作列的“调用”，在调用弹窗中获取API地址和调用示例，在业务环境中调用API进行体验。
步骤六：预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。
步骤六：预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。
使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的
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如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的
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在线推理使用Guided Decoding 启动推理服务请参考启动推理服务章节。 在线推理使用Guided Decoding时，在发送的请求中包含上述guided_json架构，具体示例可参考以下代码。
比如有一些任务是低优先级，可能是跑一些测试、也可能是跑一些简单的不重要的实验。在这类场景下，当有高优先级任务的时候，需要能比低优先级任务更快进入排队队列。 在资源使用高峰期，用户可以通过提供或降低训练作业的优先级，来动态调节作业的执行顺序，保障关键业务的及时运行。
处理方法 用户电脑切换到管理员角色，键盘快捷键（Windows+R模式）并输入cmd，进入黑色窗口，执行如下命令： python -m pip install --upgrade pip 父主题： API/SDK
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换模型的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。
支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。
推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。
推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。
当托管的是自定义镜像时，填写的内容要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 说明： 建议写清楚模型的使用方法，方便使用者更好的完成训练、推理任务。
使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点，输入指定的模型进行服务部署 # 定义模型名称参数 model_name
ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案，提升标注效率；提供团队标注能力，支持多人协同标注与标注任务的审核验收
步骤三：启动量化服务 参考启动在线推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 量化
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