方式1：初始化已存在模型 1 model_instance = Model(session, model_id="your_model_id") 方式2：创建模型 基于预置镜像和OBS路径创建模型 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 model_location

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modelarts.model import Model from modelarts.config.model_config import ServiceConfig, TransformerConfig model_instance = Model(session, model_id =

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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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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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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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指定查询的排序方式，默认是根据引擎查找“engine”，目前支持的排序还有模型名称“model_name”，“model_precision”模型用途“model_usage”，模型精度描述“model_precision”，模型大小“model_size”，模型创建时间“create_time”，运行参数“parameter”。

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outputs=wf.steps.ModelOutput(name='model_output',model_config=wf.steps.ModelConfig(model_name=model_name, model_type="TensorFlow")), # ModelStep的输出

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

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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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No module named ‘model_service.tfserving_model_service’，则需要您在推理代码customize_service.py里使用from model_service.pytorch_model_service import PTS

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[ { "model_name" : "mnist", "model_version" : "1.0.0", "model_id" : "10eb0091-887f-4839-9929-cbc884f1e20e", "model_type" : "tensorflow"

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price_model (FEATURES size,lot) FROM houses; --删除模型 gaussdb=# DROP MODEL price_model; --删除表 gaussdb=# DROP TABLE houses; 相关链接 CREATE MODEL，DROP

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price_model (FEATURES size,lot) FROM houses; --删除模型 gaussdb=# DROP MODEL price_model; --删除表 gaussdb=# DROP TABLE houses; 相关链接 CREATE MODEL，DROP

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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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35b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_siz

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35b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_siz

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

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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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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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