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在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1完成部署參數設置，啟動模型部署。 表1 多模態(tài)大模型部署參數說明 參數分類 部署參數 參數說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”或“我的資產”。來源：“模型廣場”表示預置模型；“我的資產”表示經過訓練發(fā)布的用戶模型。 類型：選擇“多模態(tài)模型”，并選擇需要進行部署的模型和版本。
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> 析構函數 ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析構時會釋放掉hiai::Graph等資源。 父主題：
arts上的部署，部署模型來自于這個項目。部署的過程大體和我的上篇文章使用modelarts部署bert命名實體識別模型相似，許多細節(jié)也不在贅述。這篇文章主要介紹下大體的思路、遇到的問題和解決方案，文章結尾會附錄運行需要的程序。部署思路生成savedModel原模型是使用tens
部署向量&重排大模型 創(chuàng)建Pangu-EmbeddingRank-zh模型部署任務 查看Pangu-EmbeddingRank-zh模型部署任務詳情 管理Pangu-EmbeddingRank-zh模型部署任務 父主題： 開發(fā)盤古向量&重排模型
管理多模態(tài)大模型部署任務 模型更新、修改部署 部署任務創(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。
部署科學計算大模型 創(chuàng)建科學計算大模型部署任務 查看科學計算大模型部署任務詳情 管理科學計算大模型部署任務 父主題： 開發(fā)盤古科學計算大模型
在“選擇模型”頁面，選擇“模型廣場 > 多模態(tài)大模型 > 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完成部署參數設置。 表1 視頻生成大模型部署參數說明 參數分類 部署參數 參數說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”。 類型：選擇“多模態(tài)大模型”，并選擇需要進行部署的模型和版本。
查看圖像搜索模型部署任務詳情 部署任務創(chuàng)建成功后，可以查看大模型部署的任務詳情，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。 在左側導航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，完成創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務后，可以查看模型的部署狀態(tài)。
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。 圖2 部署詳情 父主題： 部署圖像問答大模型
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
有點好奇，部署后的模型是如何收費的？
一個tensorflow框架的預測模型，轉為離線模型后，怎么去部署運行呢？看了官網的資料都是視頻圖片相關的案例。
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
查看視頻生成大模型部署任務詳情 部署任務創(chuàng)建成功后，可以查看大模型部署的任務詳情，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 我的空間 在左側導航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，完成創(chuàng)建視頻生成大模型部署任務后，可以查看模型的部署狀態(tài)。
大模型部署類 如何獲取模型的部署ID
1:8080/${推理服務的請求路徑} 推理部署示例 本節(jié)將詳細說明以自定義引擎方式創(chuàng)建模型的步驟。 創(chuàng)建模型并查看模型詳情 登錄ModelArts管理控制臺，進入“模型管理”頁面中，單擊“創(chuàng)建模型”，進入模型創(chuàng)建頁面，設置相關參數如下： 元模型來源：選擇“從對象存儲服務（OBS）中選擇”。 選擇元模型：從OBS中選擇一個模型包。
"type": "number" }] } } } } }] } ``` # 3.推理代碼customize_service.py 因為我只想測試模型部署和推理代碼，所以沒有具體實現_preprocess和_postprocess兩個方法 ```python from model_service
部署三方大模型 模型部署形態(tài)和部署說明 創(chuàng)建三方大模型部署任務 查看三方大模型部署任務詳情 管理三方大模型部署任務 父主題： 開發(fā)三方大模型
單擊“輸出路徑”，跳轉至OBS對象路徑，下載訓練得到的模型。 在本地環(huán)境進行離線部署。 具體請參見模型調試章節(jié)在本地導入模型，參見服務調試章節(jié)，將模型離線部署在本地并使用。 父主題： Standard推理部署
在“選擇模型”頁面，選擇“模型廣場 > 大語言模型 > 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 行業(yè)NLP大模型部署參數說明完成部署參數設置。 表1 盤古行業(yè)NLP大模型部署參數說明 參數分類 部署參數 參數說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”。
