moment." 出现该错误，是因为模型报错太多。当模型报错太多时，会触发dispatcher的熔断机制，导致预测失败。建议您检查模型返回结果，处理模型报错问题，可尝试通过调整请求参数、降低请求流量等方式，提高模型调用的成功率。 父主题： 服务预测

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{预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，超过后系统会默认返回Timeout错误。 父主题： 服务预测

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暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件，不能导入ModelArts的模型。 本地训练模型 导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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，返回此错误信息。 如果您使用的是 自定义镜像 导入的模型，请增大自定义镜像中所使用的web server的keep-alive的参数值，尽量避免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设

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在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型模板，用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts

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rkflow配置中修改模型节点参数，重新启动Workflow进行模型部署。 模型评估指标 本Workflow的模型评估指标使用的是MAPE，具体会打印出原始的xgboost和lightgbm的mape值，以及模型后处理过后和模型融合过后的模型评估MAPE指标，具体见下方截图。 业务评估指标

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请检查推理代码是否存在内存溢出或者内存泄漏的问题。 模型运行异常。 请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障，需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod，事件中可能会出现告警“服务异常，不正常的实例数为XXX”。在出现这种告警后，服务会自动拉起新的正常实

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。 变量名称：设置变量的名称。 附件列表：上传的附件列表，配置后进行提交。 公共 > 控件名称：当前组件的名称。 事件：在事件中，显示了组件暴露出来的一些常用事件，供用户实现，来扩展组件的交互。整个页面有加载（on-load）事件，该事件在页面渲染完成后执行，可进行数据初始化操作

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ages的输入数据。 输出 推理结果以“JSON”体的形式返回，“JSON”的具体字段由模型决定。 请求样例 该模式下的推理方式均为输入一张待处理图片，响应的“JSON”根据模型改变而改变。示例如下： 页面预测 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页

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在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2：订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI

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目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在“在线服务”的操作列单击“更

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precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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操作步骤 修改在线服务 单击操作栏中的“修改”，修改在线服务。“启动中”的在线服务不支持修改。 预测在线服务 单击操作栏中的“预测”，跳转至2D预标注界面，进行预测，测试模型的推理能力。只有“运行中”的在线服务支持预测。 启动在线服务 单击操作栏中的“更多 > 启动”，启动在线服务。

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成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要

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图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。

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前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。 可定制化 针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文

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训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，

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工作流简介 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。 ModelArts Pro 提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高精度识别云的外部形状，进而用于气象预测工作。

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts，一键部署电池、电机、电控数据分析预测系统。解决方案架构图如下：

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