推理简介 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用，将AI应用快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 图1 推理简介 开发模型：模型开发可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地开发环境进行，

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在ModelArts AI Gallery发布技能 开发者完成技能的开发、调试后，可以把自己的技能分享发布至ModelArts AI Gallery中，同时您可以设置相关费用，基于其他用户的订购，可收到相应的报酬。 前提条件 已完成技能开发，且技能已完成安装调试，调试结果满足业务诉求。

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典型应用场景 AI平台开发支持服务 提供ModelArts SDK/API的使用支持及Demo展示；提供ModelArts开发环境搭建指导及训练、推理过程指导。 第三方模型的集成对接及调测；ModelArts开发环境搭建指导及训练、推理过程指导。 AI平台场景化建模开发服务 针对客

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如何查看ModelArts消费详情？ 在“费用中心”，您可以根据需求按照账期、产品类型等查询ModelArts的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况，如需了解更多的账单情况，请参见查看费用账单。 查询方法： 单击右上方的“费用中心 > 费用账单”进入费用中心详情页面，在左侧导航栏选择“账单管理

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如何购买或开通ModelArts？ ModelArts是一个即开即用的平台，无需购买或开通，直接进入ModelArts管理控制台，完成全局配置，然后选择所需功能，直接使用即可。 ModelArts平台仅针对使用计算规格的功能才涉及计费，公共资源池全部为按需模式，根据选用规格以及作

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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查询模型列表 示例代码 在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session

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模型调试 训练完成后，可先创建本地模型，在本地调试完成后再部署到推理服务上。 目前仅支持在Linux平台上部署本地服务Predictor，Windows平台不支持。只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 示例代码 在ModelArts Notebook平台，

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IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，

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IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，

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设置告警规则 操作场景 通过设置ModelArts在线服务和模型负载告警规则，用户可自定义监控目标与通知策略，及时了解ModelArts在线服务和模型负载状况，从而起到预警作用。 设置ModelArts服务和模型的告警规则包括设置告警规则名称、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周

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Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch

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Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 ModelArts：ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能

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准备数据：ModelArts官方发布在AI Gallery的数据集。 算法开发或预置算法：ModelArts官方发布在AI Gallery的算法，均可免费使用。如果您自己在本地开发算法，则不涉及费用。 模型训练：在创建训练作业时，可选择免费规格，完成模型训练。 导入模型：Model

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ModelArts计费模式概述 ModelArts服务提供包年/包月和按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格，请参见ModelArts价格详情。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期

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如何查看ModelArts消费详情？ 在“费用中心”，您可以根据需求按照账期、产品类型等查询ModelArts的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况，如需了解更多的账单情况，请参见查看费用账单。 查询方法： 单击右上方的“费用中心 > 费用账单”进入费用中心详情页面，在左侧导航栏选择“账单管理

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发布免费模型 在AI Gallery中，支持个人将ModelArts模型等共享给其他用户进行知识共享，同时也支持个人从AI Gallery获取他人共享的ModelArts模型快速完成服务部署。 前提条件 已在ModelArts中创建了AI应用。且至少存在一个版本。如果没有AI应用请参考创建AI应用完成创建。

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请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503","error_msg":"Failed to respond due to backend service not found or failed to respond"} 基于高性能考虑，ModelArts会复用同模型服务的连接。根

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导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model

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参数类型 描述 model_id 是 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。 weight 是 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重，仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加

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AI Gallery简介 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。

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