参数说明 obs_model_path OBS中模型文件的绝对路径，模型文件必须是spark pipeline model文件 样例 params = { "obs_model_path": "" # @param {"label":"obs_model_path","type":"string"

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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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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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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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- 获取模型转化作业详情 GET hilens:model:getConvertJob - 获取技能模板详情 GET hilens:template:getTemplate - 获取技能模型详情 GET hilens:model:getModel - 获取已开发的技能详情 GET

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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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configuration_chatglm.py ├── model-00001-of-00007.safetensors ├── model-00002-of-00007.safetensors ├── model-00003-of-00007.safetensors ├── model-00004-of-00007

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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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ne_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性

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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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/models/{model_id} 响应示例 状态码： 200 模型详情。 { "model_id" : "10eb0091-887f-4839-9929-cbc884f1e20e", "model_name" : "mnist", "model_version" :

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不超过64位。例如10eb0091-887f-4839-9929-cbc884f1e20e" metabody := &model.Meta{ Uuid: &uuidMetaMeta, } request.Body = &model.IvsStandardByIdCardImageRequestBody{ Data:

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data): xg_model = xgb.Booster(model_file=self.model_path) pre_data = xgb.DMatrix(data) pre_result = xg_model.predict(pre_data)

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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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def _inference(self, data): sk_model = joblib.load(self.model_path) pre_result = sk_model.predict(data) pre_result = pre_result

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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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ne_model和random_forest_classify_model参数，表示直接根据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性

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"pipeline_model": None # @input {"label":"pipeline_model","type":"PipelineModel"} } params = { "inputs": inputs } model_predict____id___

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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