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

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client } 服务部署区域请参见终端节点。 发送请求并查看下响应 request := &model.DetectFaceByBase64Request{} request.Body = &model.FaceDetectBase64Req{ ImageBase64: "/9j/4A

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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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real-time config结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 model_name String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type

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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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y_ = model(X) loss = tf.reduce_sum(tf.keras.losses.mean_squared_error(y, y_)) grads = tape.gradient(loss, model.variables)

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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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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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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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modelarts.model import Model session = Session() src_local_path = "/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/" model = Model(session

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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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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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"model_algorithm" : "image_classification", "model_id" : "073c4c8674164307ae300b713a4a050c", "model_name" : "model-framework5"

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"/tmp/result" 模型版本文件目录 MODEL="/tmp/data/model" 数据集目录 DATASET= "/tmp/data/dataset/dataset-0" 编译任务 模型版本文件目录 MODEL_PATH="/tmp/data/model" 编译产物目录 TMP_RESULT_PATH=

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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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