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在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后，向运行的服务发起推理请求，报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景，以下主要介绍两种场景： "error_msg":
横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈正态分布。用于判断物体是否处于图片边缘，有一些只露
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
在“订单信息确认”页面，确认服务信息和费用，单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功，可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集，用户可以选择不同的标注任务，当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。
在线服务部署是否支持包周期？ 在线服务不支持包周期的计费模式。 父主题： 功能咨询
启动智能标注时，必须存在未标注图片。 启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录Mo
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据： 训
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 当模型配置文件中定义了具体的端口号，例如：8443，创建AI应用没有配置端口（默认端口号为8080），或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下：
在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不
部署服务时，ModelArts报错“ModelArts.3520: 在线服务总数超限，限制为20”，接口返回“A maximum of xxx real-time services are allowed.”，表示服务数量超限。 正常情况下，单个用户最多可创建20个在线服务。可采取以下方式处理： 删除状态为“异常”的服务。
在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 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。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。 父主题：
pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求
已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建AI应用新版本。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 在部署完成的目标服务中，单击操作列的“修改”，进入“修改服务”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。
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