利用完成训练的模型进行推测任务。 注意事项 调用的模型名称在系统表gs_model_warehouse中可查看到。 语法格式 PREDICT BY model_name (FEATURES attribute [, attribute] +]) 参数说明 model_name 用于推测任务的模型名称。 取值范围：字符串，需要符合标识符的命名规则。

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modelarts:model:list - √ √ 删除模型 DELETE /v1/{project_id}/models/{model_id} modelarts:model:delete - √ √ 查询模型详情 GET /v1/{project_id}/models/{model_id}

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"my_model.om") # 如果有多个模型，需要分别加载 model1 = hilens.Model("./my_model1.om") model2 = hilens.Model("./my_model2.om") model3 = hilens

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def __init__(self, model_name, model_path): # 调用父类构造方法 super(PTVisionService, self).__init__(model_name, model_path) # 调用自定义函数加载模型

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name = model.name; info.number = model.number; info.thirdUserId = model.thirdUserId; info.email = model.email;

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模型管理简介 hilens::Model类 模型管理器，使用模型管理器加载模型并进行推理。 #include <model.h> 析构函数 ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析构时会释放掉hiai::Graph等资源。 父主题：

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["ascend"] context.ascend.device_id = 0 # 构建模型 model = mslite.Model() model.build_from_file("./model.mindir", mslite.ModelType.MINDIR, context)

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from modelarts.model import Model from modelarts.config.model_config import ServiceConfig session = Session() # GPU环境推理配置 Model.configure_tf_

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模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。

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模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。

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etrain/alpaca_text_document TOKENIZER_MODEL=/home/ma-user/ws/tokenizers/BaiChuan2-13B/tokenizer.model TRAIN_ITERS=200 MBS=1 GBS=16 TP=8 PP=1

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单击左上角，左侧将展示开发项目的文件目录。 单击“model”文件夹，右键单击“.om”格式的模型文件，选择“Encrypt Model”。 弹出“Encrypt Model”对话框。 图1 加密模型 “Encrypt Model”对话框中显示了模型密钥，单击“OK”。 在左侧“model”目录下会生成带密钥

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__init__(self, model_name, model_path): self.model_name = model_name self.model_path = model_path self.model = None

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模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。

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模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。

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是哪里设置的？ 图1 桥接器实例 解决方法 当组件中定义的桥接器属性设置的model值和桥接器中定义的model值相同时，桥接器实例选项可选到这些桥接器。 例如，查看组件editor.js文件中model值为“SingleRepireDataViewModel”，查看“折柱图数据

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entrypoints.api_server --model="${model_path}" \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \ --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \ --max-num-seqs=256

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contactType:HWMContactTypeEnterprise]; [slectedModels addObject:model]; HWMContactSelectedModel *model2 = [[HWMContactSelectedModel alloc] initWithName:@"测试账号02"

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├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index.json

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├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index.json

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LogisticRegression model. This uses the parameters stored in lr. model = lr.fit(training) # 保存模型到本地目录 # Save model to local path. model.save("/tmp/spark_model")

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