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大語言模型 > 模型”，單擊“確認”進入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 NLP大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“我的資產(chǎn)”。 類型：選擇“大語言模型”，并選擇需要進行部署的模型。
管理圖像搜索模型部署任務(wù) 完成創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務(wù)后，可以修改已部署模型的描述信息并升級配置，但不可替換模型。具體步驟如下 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”（詳見工作空間介紹）分頁，單擊進入所需空間。 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，單擊模型名稱，進入模型詳情頁面。
圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，單擊模型名稱，進入模型詳情頁面。 單擊右上角“模型更新”，進入“模型更新”頁面。 在“可修改配置 > 選擇模型”中，可選擇模型以替換當前已部署的模型。 在“升級配置”中，選擇以下兩種升級模式： 全量升級：新舊版本服務(wù)同
部署預(yù)測大模型 創(chuàng)建預(yù)測大模型部署任務(wù) 查看預(yù)測大模型部署任務(wù)詳情 管理預(yù)測大模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)盤古預(yù)測大模型
部署CV大模型 創(chuàng)建CV大模型部署任務(wù) 查看CV大模型部署任務(wù)詳情 管理CV大模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)盤古CV大模型
區(qū)域中期海洋智能預(yù)測模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 模型來源 選擇“盤古大模型” 模型類型 選擇“科學計算大模型”。 場景 本案例中選擇“區(qū)域中期海洋智能預(yù)測”。 部署模型 從資產(chǎn)中選擇需要部署的模型。 部署區(qū)域中期海洋智能預(yù)測服務(wù)需要同時選擇“區(qū)域中期海洋智能預(yù)測”和“全球中期海洋智能預(yù)測”兩個模型。
在“創(chuàng)建部署”頁面，模型來源選擇“模型廣場”，模型類型選擇“多模態(tài)大模型”，參考表1完成部署參數(shù)設(shè)置，啟動模型部署。 表1 多模態(tài)大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 模型來源 選擇“模型廣場”。 模型類型 選擇“多模態(tài)大模型”。 部署模型 選擇需要進行部署的模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平臺提供的資源池中。
模型管理簡介 hilens::Model類 模型管理器，使用模型管理器加載模型并進行推理。 #include <model.h> 析構(gòu)函數(shù) ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析構(gòu)時會釋放掉hiai::Graph等資源。 父主題：
模型部署”，完成創(chuàng)建Pangu-EmbeddingRank-zh模型部署任務(wù)后，可以查看模型的部署狀態(tài)。 當狀態(tài)顯示為“運行中”時，表示模型已成功部署。此過程可能需要較長時間，請耐心等待。 單擊模型名稱進入詳情頁，查看模型的部署詳情、部署事件、部署日志等信息。 父主題： 部署向量&重排大模型
管理多模態(tài)大模型部署任務(wù) 模型更新、修改部署 部署任務(wù)創(chuàng)建后，如果需要修改模型部署信息，可以在詳情頁面單擊右上角“模型更新”或者“修改部署”進行修改。更新模型時可以替換模型、修改環(huán)境變量。修改部署時，模型無法進行替換。 模型更新、修改部署后進行升級操作時，可以選擇全量升級、滾動升級兩種方式。
CatBoost是一個開源機器學習庫，用于處理分類和回歸任務(wù)。它特別適合處理具有大量類別特征的數(shù)據(jù)集。在這篇教程中，我們將學習如何部署一個CatBoost模型，并創(chuàng)建一個簡單的Web服務(wù)來進行在線預(yù)測。 安裝CatBoost 首先，確保你已經(jīng)安裝了CatBoost。你可以使用pip進行安裝： pip
創(chuàng)建workdir mkdir flask-demo cd flask-demo # 創(chuàng)建工程文件 touch flask-demo/start.py flask-demo/Dockerfile flask-demo/requirements.txt flask-demo/gunicorn
部署靜態(tài)應(yīng)用 完成創(chuàng)建靜態(tài)應(yīng)用操作后，在畫布右上角單擊“畫布部署”，并參考表1進行部署畫布。 圖1 畫布部署 表1 部署參數(shù)說明 參數(shù)名稱 說明 部署方式 服務(wù)的部署類型，支持邊緣部署。 服務(wù)名稱 部署服務(wù)的名稱。 架構(gòu)類型 部署的資源池架構(gòu)類型，與實際算法的架構(gòu)相關(guān)。 資源池
部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“我的資產(chǎn)”。 類型：選擇“大語言模型”，并選擇需要進行部署的模型和版本。 部署方式 本案例中選擇“云上部署”。 云上部署：算法部署至平臺提供的資源池中。 邊緣部署：算法部署至客戶的邊緣設(shè)備中（僅支持邊緣部署的模型可配置邊緣部署）。
有點好奇，部署后的模型是如何收費的？
一個tensorflow框架的預(yù)測模型，轉(zhuǎn)為離線模型后，怎么去部署運行呢？看了官網(wǎng)的資料都是視頻圖片相關(guān)的案例。
部署自己的模型是不是得參照這個里面的自定義工程開發(fā)：不會生成這樣的畫布：也就是從dataset到inference到postprocess自己寫代碼。。我本想就改一下postprocess的代碼偷一下懶得。所以只有你們內(nèi)嵌的resnet可以通過這樣default工程的形式做到這樣自動生成代碼的吧？謝謝
chPlan-ZH_EN模型部署任務(wù)后，可以查看模型的部署狀態(tài)。 當狀態(tài)顯示為“運行中”時，表示模型已成功部署。此過程可能需要較長時間，請耐心等待。 可單擊模型名稱可進入詳情頁，查看模型的部署詳情、部署事件、部署日志等信息。 父主題： 部署搜索規(guī)劃大模型
部署科學計算大模型 創(chuàng)建科學計算大模型部署任務(wù) 查看科學計算大模型部署任務(wù)詳情 管理科學計算大模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)盤古科學計算大模型
在“選擇模型”頁面，選擇“我的資產(chǎn) > 圖像搜索模型 > 模型”，單擊“確定”進入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1 創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務(wù)完成部署參數(shù)設(shè)置。 參數(shù)填寫完成后，單擊“立即部署”。 表1 圖像搜索模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息：
