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图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下: 精简模型,重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池,在部署上线为在线服务时,使用专属资源池进行部署。 父主题: 服务部署来自:帮助中心
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本文介绍了【深入了解ModelArts自动学习】相关内容,与您搜索的部署上线相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自:其他在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源? 由于Ascend Snt3资源有限,当资源售罄后,您在部署上线时,无法选择Ascend Snt3资源(公共资源池)进行推理,即在部署页面中,“Ascend: 1* Snt3 (8GB) | ARM: 3来自:帮助中心
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的管理控制台,包含 数据管理 、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的Workflow是一套低代码的AI开发流水线工具,覆盖数据标注、数据处理、模型开发、训练、模型评估、部署上线等步骤,提供可视化的工作流运行方式。具体请参见什么是Workflow。来自:帮助中心
数据标注 ModelArts标注的数据存储在 OBS 中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。来自:帮助中心