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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
Attention 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB),约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时(1) 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB),约耗时9.3秒。 图2 生成图片耗时(2)
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数,在线服务字段。 model_version String 模型版本,在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存,单位MB。 gpu_usage Float
上传任务,导致数据缺失。 当模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型(即自定义模型)时,上传的模型文件要满足自定义模型规范,否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 当托管的是自定义镜像时,上传的模型文件要满足自定义镜像规范,否则该镜像无法正常使用AI
配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权,ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托,支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
设置推理核采样。调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 取值范围:0.1~1 默认值:1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 取值范围:1~1000 默认值:20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验模型服务。 图2 体验模型服务
部署服务:模型构建完成后,根据您的业务场景,选择将模型部署成对应的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,若静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,若静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
服务当前运行所用配置的更新时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址,只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数,未配置自动停止则不返回。
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题: 安全
finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 stopping: 停止中。 deleting: 删除中。 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
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,如果静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
部署模型 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后,针对在线服务和边缘服务,您可以访问并使用服务,针对批量服务,您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果
型大于60G,请提工单扩容。 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“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
型大于60G,请提工单扩容。 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“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
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,如果静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,如果静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
约束限制 创建在线服务时,每秒服务流量限制默认为100次,如果静态benchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 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