
AI模型开发完成后,在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用,将AI应用快速部署为推理服务,您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 图1 推理简介 开发模型:模型开发可以在ModelArts服务中进行,…
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AI模型开发完成后,在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用,将AI应用快速部署为推理服务,您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 图1 推理简介 开发模型:模型开发可以在ModelArts服务中进行,…
操作场景 云服务平台提供的云监控,可以对ModelArts在线服务和模型负载运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台,直观地查看ModelArts在线服务和模型负载的各项监控指标。由于监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控显示的…
当您在部署批量服务时,会选择输出数据目录位置,您可以查看“运行完成”状态的批量服务运行结果。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“部署上线>批量服务”,进入“批量服务”管理页面。 单击状态为“运行完成”的目…
针对其他EI云服务开发的AI应用,您可以订阅AI应用,并在ModelArts管理控制台,快速部署为边缘服务。 在“云服务订阅AI应用”中,AI应用具备几种状态:“正常”、“未支付”、“已过期”。 “正常”:表示已付费,可以使用的AI应用。请…
针对已完成调测的API,可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态,否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API,可使用HT…
训练并保存模型 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf mnist…
训练模型 from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional…
描述 未定义的模式,即不定义具体的输入输出格式,请求的输入输出完全由模型决定。当现有的输入输出模式不适合模型的场景时,才考虑选择该模式。使用未定义模式导入的模型无法部署批量服务,同时服务的预测界面可能无法正常工作。 输入 不限。 输出 不限…