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快速部署 操作場景 本章節(jié)幫助用戶高效地部署“OBS極速同步模型權(quán)重文件”解決方案。一鍵部署該解決方案時，參照本章節(jié)中的步驟和說明進(jìn)行操作，即可完成快速部署。 操作步驟 登錄華為云解決方案實踐，選擇“OBS極速同步模型權(quán)重文件”，支持區(qū)域下拉選擇部署的區(qū)域（以北京四為例），單擊“
1:8080/${推理服務(wù)的請求路徑} 推理部署示例 本節(jié)將詳細(xì)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(jìn)入“模型管理”頁面中，單擊“創(chuàng)建模型”，進(jìn)入模型創(chuàng)建頁面，設(shè)置相關(guān)參數(shù)如下： 元模型來源：選擇“從對象存儲服務(wù)（OBS）中選擇”。 選擇元模型：從OBS中選擇一個模型包。
三、Flask項目部署總結(jié) 本文詳細(xì)介紹了如何通過WSGI方式部署一個基于TensorFlow圖像識別的Flask項目。從安裝和配置Anaconda環(huán)境，到編寫和測試Flask應(yīng)用，再到安裝和配置WSGI服務(wù)器，我們覆蓋了部署過程中的每一個步驟。這些步驟幫助確保你的Fla
在致力于深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性。 在本篇文章中，我們講解深度學(xué)習(xí)可解釋性領(lǐng)域中的一個重要方向，模型可視化分析。 1 為什么要研究模型可視化 深度學(xué)習(xí)模型在很多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用，但是其可解釋性相關(guān)的研究并未完全完善。對于一些敏感領(lǐng)域，如金融行業(yè)，我們不僅需要可靠的模型，還需要
通過OBS創(chuàng)建模型時，構(gòu)建日志中提示pip下載包失敗 通過自定義鏡像創(chuàng)建模型失敗 導(dǎo)入模型后部署服務(wù)，提示磁盤不足 創(chuàng)建模型成功后，部署服務(wù)報錯，如何排查代碼問題 自定義鏡像導(dǎo)入配置運行時依賴無效 通過API接口查詢模型詳情，model_name返回值出現(xiàn)亂碼 導(dǎo)入模型提示模型或鏡像大小超過限制
表的狀態(tài)顯示為“就緒”時表示模型可以使用。 步驟三：使用訂閱模型部署在線服務(wù) 模型訂閱成功后，可將此模型部署為在線服務(wù) 在展開的版本列表中，單擊“部署 > 在線服務(wù)”跳轉(zhuǎn)至部署頁面。 圖2 部署模型 在部署頁面，參考如下說明填寫關(guān)鍵參數(shù)。 “名稱”：自定義一個在線服務(wù)的名稱，也可
單擊“輸出路徑”，跳轉(zhuǎn)至OBS對象路徑，下載訓(xùn)練得到的模型。 在本地環(huán)境進(jìn)行離線部署。 具體請參見模型調(diào)試章節(jié)在本地導(dǎo)入模型，參見服務(wù)調(diào)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
ModelArts支持在本地訓(xùn)練好模型，然后將模型參數(shù)上傳到云上進(jìn)行模型部署嗎？
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(wù) 查看三方大模型部署任務(wù)詳情 管理三方大模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)三方大模型
快速部署 操作場景 本章節(jié)幫助用戶高效地部署“快速部署Qwen3系列模型”解決方案。一鍵部署該解決方案時，參照本章節(jié)中的步驟和說明進(jìn)行操作，即可完成快速部署。 操作步驟 登錄華為云解決方案實踐，選擇“快速部署Qwen3系列模型”，支持區(qū)域下拉選擇部署的區(qū)域（以北京四為例），單擊“
專家們好！我想問一下，是否可以 將模型在自己的電腦上訓(xùn)練，同時寫一個CPU的測試代碼， 將 訓(xùn)練好的模型+CPU測試代碼 一同上傳到平臺部署， 這樣行嗎？ baseline的步驟應(yīng)該是這樣的。
Standard創(chuàng)建模型。 當(dāng)用戶使用自定義引擎時，默認(rèn)開啟動態(tài)加載，模型包與鏡像分離，在服務(wù)部署時動態(tài)將模型加載到服務(wù)負(fù)載。 配置健康檢查 大模型場景下導(dǎo)入的模型，要求配置健康檢查，避免在部署時服務(wù)顯示已啟動但實際不可用。 圖3 采用自定義引擎，開啟動態(tài)加載并配置健康檢查示例圖 部署在線服務(wù)
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(jìn)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(shù)說明完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 盤古行業(yè)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“模型廣場”。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機 (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動編碼器 (AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)
decomposition）是解釋學(xué)習(xí)算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學(xué)習(xí)算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習(xí)任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測與真實結(jié)果的偏離程度，即刻畫了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣
查看視頻生成大模型部署任務(wù)詳情 部署任務(wù)創(chuàng)建成功后，可以查看大模型部署的任務(wù)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(jìn)入所需空間。 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”，完成創(chuàng)建視頻生成大模型部署任務(wù)后，可以查看模型的部署狀態(tài)。
模型管理 模型管理簡介 創(chuàng)建模型 模型推理
常見的模型壓縮方法有以下幾種： 模型蒸餾 Distillation，使用大模型的學(xué)到的知識訓(xùn)練小模型，從而讓小模型具有大模型的泛化能力 量化 Quantization，降低大模型的精度，減小模型 剪枝 Pruning，去掉模型中作用比較小的連接 參數(shù)共享，
型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stacked auto-encoder network)模型等，下面對這些模型進(jìn)行描述。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 在無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難
部署應(yīng)用 操作場景 本接口用于部署工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動引擎（Industrial Digital Model Engine，簡稱iDME）應(yīng)用。 前提條件 已開通工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動引擎（Industrial Digital Model Engine，簡稱iDME），并根據(jù)開通區(qū)域確定調(diào)
