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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参数说明 无。 返回值 参数名 类型 描述（参数说明、取值范围等） - bool Model中Graph对象是否有效，true表示有效，false表示无效。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Model类接口

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描述（参数说明、取值范围等） version uint32_t 模型的版本号。 返回值 无。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Model类接口

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描述（参数说明、取值范围等） version string 用户自定义模型的版本号。 返回值 无。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Model类接口

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retCode=0x91, [the model stream execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时，出现如下报错： [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91, [the model stream

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描述（参数说明、取值范围等） version string 用户自定义模型的版本号。 返回值 无。 异常处理 无。 约束说明 无。 父主题： Model类接口

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删除指标类或事件类告警规则 功能介绍 删除AOM2.0指标类或事件类告警规则。(注：接口目前开放的region为：华东-上海一) 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/{project_id}/alarm-rules 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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添加或修改指标类或事件类告警规则 功能介绍 添加或修改AOM2.0指标类或事件类告警规则。(注：接口目前开放的region为：华东-上海一) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v4/{project_id}/alarm-rules 表1 路径参数 参数 是否必选

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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查询指标类或者事件类告警规则列表 功能介绍 查询AOM2.0指标类或者事件类告警规则列表。(注：接口目前开放的region为：华东-上海一) 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/{project_id}/alarm-rules 表1 路径参数 参数 是否必选

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epochs=10) tf.keras.models.save_model(model, "./mnist") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 import logging

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"model_precision": "75.55%(top1), 92.6%(top5)", "model_size": 102503801, "model_train_dataset": "imagenet，1000类图像分类"

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Cluster类的集群对象，通过调用集群类的add方法和REST server的集群IP和端口来添加集群。 Cluster cluster = new Cluster(); cluster.add("10.10.10.10:21309"); 使用在步骤2中添加的集群初始化类“org.apache

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py”，定义方式参考模型包规范介绍。 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

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py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 # coding:utf-8 import collections import json import xgboost as xgb from model_service.python_model_service

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删除事件类告警规则 功能介绍 删除一条事件类告警规则。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/event2alarm-rule 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM

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在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

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特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测 箱形图可以用来观察数据整体的分布情况

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py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 from PIL import Image import log from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService

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py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService

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自定义python包中如果引用model目录下的文件，文件路径怎么写 如果容器中的文件实际路径不清楚，可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径）

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