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- 部署上線 內(nèi)容精選 換一換
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華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù) CES 華來(lái)自：百科面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開(kāi)發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。AI全流程開(kāi)發(fā)支持公共資源池，專(zhuān)屬資源池和EVS存儲(chǔ)三類(lèi)資源。詳情以產(chǎn)品價(jià)格詳情頁(yè)：https://www來(lái)自：百科
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在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的需求。 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用來(lái)自：專(zhuān)題并完成模型訓(xùn)練。在得到滿(mǎn)意的模型后，可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署上線。 從 OBS 中選擇元模型 如果您使用常用引擎在本地完成模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，可以將您的模型上傳至OBS中，直接用于部署上線。ModelArts預(yù)置鏡像支持的AI引擎及其Runtime請(qǐng)參見(jiàn)推理支持的AI引擎。來(lái)自：專(zhuān)題
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華為獨(dú)有裸金屬服務(wù)器、專(zhuān)屬企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)（0.5ms時(shí)延，IOPS 120000） 快速上線 采用公有云“以租代建”方式，確保金融類(lèi)應(yīng)用快速部署上線（線上下單，線下交付1周） 專(zhuān)屬VIP服務(wù) 專(zhuān)屬客戶(hù)服務(wù)經(jīng)理，以客戶(hù)為中心，7X24實(shí)時(shí)響應(yīng)，定制化交付方案，確?？蛻?hù)順利上云，業(yè)務(wù)穩(wěn)定來(lái)自：百科![]()
自動(dòng)學(xué)習(xí) 使用ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)AI模型無(wú)需編寫(xiě)代碼，您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項(xiàng)目、完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、發(fā)布訓(xùn)練、然后將訓(xùn)練的模型部署上線。將訓(xùn)練的模型部署上線的過(guò)程中，將會(huì)生成一個(gè)AI應(yīng)用，命名規(guī)范為exeMl-{類(lèi)別}_ExeMl_xxx。 命名規(guī)范 Workflow ModelA來(lái)自：專(zhuān)題![]()
我們提供WeAutomate RPA產(chǎn)品項(xiàng)目的需求分析、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署上線等實(shí)施規(guī)范服務(wù)流程的咨詢(xún)服務(wù)和解答，確保項(xiàng)目能夠按照規(guī)范進(jìn)行，提高項(xiàng)目的成功率和效率。 我們提供WeAutomate RPA產(chǎn)品項(xiàng)目的需求分析、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署上線等實(shí)施規(guī)范服務(wù)流程的咨詢(xún)服務(wù)和解答，確保項(xiàng)目能夠按照規(guī)范進(jìn)行，提高項(xiàng)目的成功率和效率。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
服務(wù)后，用戶(hù)可以獲取API接口用于訪問(wèn)推理。 https://域名/版本/infer/服務(wù)ID 自定義鏡像導(dǎo)入模型部署上線調(diào)用API報(bào)錯(cuò) ModelArts部署上線調(diào)用API報(bào)錯(cuò)，排查項(xiàng)如下： 1、確認(rèn)配置文件模型的接口定義中有沒(méi)有POST方法。 2、確認(rèn)配置文件里url是否有定來(lái)自：專(zhuān)題![]()
請(qǐng)求參數(shù)時(shí)，必須設(shè)置對(duì)應(yīng)的入?yún)⒍x。 “Method”需要和在線服務(wù)API的請(qǐng)求方法一致。您可以登錄ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“部署上線>在線服務(wù)”，單擊目標(biāo)服務(wù)名稱(chēng)進(jìn)入詳情頁(yè)，在“調(diào)用指南”頁(yè)簽查看調(diào)用方法，如圖2所示。 圖2 獲取Method 點(diǎn)擊放大 建議開(kāi)啟“支持跨域CORS”。來(lái)自：云商店![]()
驗(yàn)中心已在華為軟件云官網(wǎng)正式上線，匯聚了1000+行業(yè)資產(chǎn)。通過(guò)該中心，合作伙伴可以以低代碼甚至0代碼的方式，隨時(shí)隨地輕松完成開(kāi)發(fā)測(cè)試，部署上線。華為始終堅(jiān)持“把簡(jiǎn)單留給客戶(hù)、伙伴，把復(fù)雜留給自己”，幫助客戶(hù)和合作伙伴從最簡(jiǎn)單的地方開(kāi)始數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 在演講環(huán)節(jié)結(jié)束后，華為軟件總裁來(lái)自：百科![]()
文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過(guò)1024個(gè)。 文件總大小不超過(guò)5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲??？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無(wú)法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶(hù)指定的OBS路徑中，供用戶(hù)下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來(lái)自：專(zhuān)題![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)理解用戶(hù)輸入的集成業(yè)務(wù)需求，匹配系統(tǒng)支持的觸發(fā)器，連接器和數(shù)據(jù)處理器，生成組合應(yīng)用。用戶(hù)可以對(duì)生成的應(yīng)用進(jìn)一步配置和修改，最后構(gòu)建，部署上線。 ROMA Connect 用戶(hù)可以用以下步驟體驗(yàn)智能業(yè)務(wù)流生成的能力： 1.智能業(yè)務(wù)流生成的入口在首頁(yè)的 “ROMA Snap” 開(kāi)始，點(diǎn)擊來(lái)自：百科![]()
操作工作流：?jiǎn)?dòng)、停止、復(fù)制、刪除工作流。 運(yùn)行記錄：工作流歷史運(yùn)行的參數(shù)以及狀態(tài)記錄。 運(yùn)行第一條Workflow 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集 訂閱工作流 啟動(dòng)工作流 節(jié)點(diǎn)配置 部署上線 運(yùn)行您的第一條Workflow 從AI Gallery訂閱的Workflow如何使用 1.登錄AI Gallery的Workflow案例庫(kù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
時(shí)間：2023-05-18 16:38:44 發(fā)布管理 CodeArts Release入口>> 在項(xiàng)目研發(fā)迭代的過(guò)程中，為了提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，應(yīng)用的部署上線尤為頻繁。但如此高頻的發(fā)布特性，不僅是對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量考驗(yàn)，也對(duì)發(fā)布的顆粒度、范圍等策略控制提出了更高要求。 軟件開(kāi)發(fā)中的發(fā)布管理，是通過(guò)一來(lái)自：百科![]()
化、安全管控等金融應(yīng)用場(chǎng)景，不斷提升工行服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，傾力打造服務(wù)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)字工行。 目前工行已建成同業(yè)最大的單集群，已部署上線的 FusionInsight MRS 云原生 數(shù)據(jù)湖 和DWS云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 集群規(guī)模達(dá)2000+節(jié)點(diǎn)，支撐了300+總行應(yīng)用、分行及集團(tuán)子公司的平來(lái)自：百科![]()
規(guī)劃開(kāi)發(fā)環(huán)境的目的是要保證開(kāi)發(fā)人員更好的并行工作，減少依賴(lài)，減少搭建環(huán)境的工作量，降低生產(chǎn)環(huán)境上線的風(fēng)險(xiǎn)。 管理開(kāi)發(fā)環(huán)境的目的是為了更好的進(jìn)行開(kāi)發(fā)測(cè)試，部署上線。、 1、搭建內(nèi)網(wǎng)本地開(kāi)發(fā)環(huán)境。本地開(kāi)發(fā)環(huán)境的好處是各個(gè)業(yè)務(wù)/開(kāi)發(fā)者可以搭建符合自己需要的最小功能集合環(huán)境，方便查看日志、調(diào)試代碼等。本來(lái)自：專(zhuān)題
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