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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。
“部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。
pending: 待启动,仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中,仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。
使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
“部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。
Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery示例 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型
部署在线服务,当打开APP认证时,app认证密钥是在线服务的另一个访问凭据,需要妥善保存app密钥,防止泄露。 父主题: 安全
“部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用导入。
Standard推理部署在线服务 单个账号最多可创建20个在线服务。 是 提交工单申请提升配额 更多信息,请参见部署在线服务。 Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息,请参见部署批量服务。
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AI应用的版本号,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。
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
Ubuntu系统 在线安装: sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装: sudo yum install nfs-utils 创建模型目录。 该路径的存储空间能够存储大模型文件。
sync(同步在线服务) async (异步在线服务) accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡 arch Array of strings AI引擎架构,目前共两种: x86_64 aarch64 status_list
如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。 父主题: 服务部署
--url:API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。
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。
您可以单击代码目录后的“编辑代码”,在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时,不支持“OBS在线编辑”功能。 说明: 当您使用订阅算法创建训练作业时,不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。
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
模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。
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。