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密钥管理服务KMS KMS CMKFullAccess 虚拟私有云服务VPC VPC FullAccess AI开发平台ModelArts ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 模型管理/在线服务/批量服务/边缘服务
模型部署：模型部署为在线服务、边缘服务时，会收取费用，使用完请及时停止服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。
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。 实施步骤 以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。
node:list 使用边缘服务时必须配置，通过IEF部署边缘服务。
取值包含： real-time：在线服务 batch：批量服务 edge: 边缘服务 status 否 String 服务状态，默认不过滤服务状态，取值包含： running：运行中，服务正常运行。 deploying：部署中，服务正在部署，包含打镜像和调度资源部署。
具体受限操作如表3所示： 表3 欠费受限操作 功能 受限操作 Workflow 订阅Workflow、模型训练、模型部署 自动学习 模型训练、模型部署 Notebook 创建Notebook、启动Notebook 训练作业 创建训练作业 在线服务、边缘服务 部署在线服务、边缘服务
Standard推理部署边缘服务 单个账号最多可创建1000个边缘服务。 否 无 Standard专属资源池 一个账号最多创建50个专属资源池。 是 提交工单申请提升配额 更多信息，请参见创建专属资源池。
edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。
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”，完成模型的创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型导入成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。
修改图片标注信息：在图片展示区，显示物体边缘，可单击蓝色圆点，将标注框调整至物体边缘。 删除标签：在“标注”区域中，单击删除图标即可删除此图片中的标签。图片的标签全部删除后，该图片会重新回到“未标注”页签。
Sharpen 图像锐化，用于将边缘清晰化，让物体边缘更加明显。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Shear 图片错切，一般用于图片的几何变换，通过线性函数将像素点进行映射。 shearXY：错切方向，X为水平，Y为竖直。
安全边界 云服务的责任共担模型是一种合作方式，其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型，云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构，提供安全的硬件和软件基础设施，并确保云基础架构的可用性
所选边缘节点规格不支持{GPU/NPU}。 给所选边缘节点添加对应硬件支持，或换用其他支持对应硬件的边缘节点。
当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令，您可以自定义该命令。 说明： 包含字符$，|，>，<，`，!，\n，\，?
若您使用了CloudPond云服务，您可以在此处看到对应的边缘可用区。边缘可用区将云基础设施和云服务部署到企业现场，适合对应用访问时延、数据本地化留存及本地系统交互等有高要求的场景，可便捷地将云端丰富应用部署到本地，CloudPond介绍可参考产品介绍。
在版本列表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。
infer_type 否 String 推理方式，枚举值如下： real-time：在线服务，默认值 batch：批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。
当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 选填参数，指定模型的启动命令，您可以自定义该命令。 如果使用预置的AI引擎，如果启动命令没有填写，会使用默认的启动命令，默认的启动命令见表1。如果填写了启动命令，新填写的启动命令覆盖默认启动命令。
启动停止边缘节点服务实例 启动停止边缘节点服务实例。 更新服务配置 更新模型服务。 查询服务监控信息 查询服务监控信息。 查询服务更新日志 查询实时服务更新日志。 查询服务事件日志 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 删除服务 删除服务。
15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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