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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。
使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。
查询AppKey和AppSecret，使用APP认证访问在线服务，请参考访问在线服务（APP认证）。 父主题： 服务预测
图3 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。
Workflow工作流管理 获取Workflow工作流列表 新建Workflow工作流 删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution
部署上线 功能咨询 在线服务 边缘服务 父主题： Standard推理部署
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 执行以下命令制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。
在标注任务复制的弹窗中，填写作业描述，作业名称task-xxxx-copy-xxxx，其中xxxx为系统生成的随机码，用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
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。而云服务客户则需要负责保护自己的数据和应用程序，以及遵守相关的合规性要求。 具体而言，云服务提供商应该提供以下服务和功能： 建立和维护安全的基础设施，包括网络、服务器和存储设备等。
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
实例具体如下： 因运行自动学习作业，而创建的对应的训练作业和在线服务。 因运行Workflow工作流，而创建的对应的训练作业和在线服务。
git config --global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。
发布后的资产，可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型，具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。
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。
删除Workflow后，对应的训练作业和在线服务不会随之被删除，需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题： 管理Workflow
如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。
git config --global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。
如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 华为云ModelArts服务模型转换在2024年4月30日 00:00(北京时间)正式下线。
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