创建http转rpc方法 功能介绍 创建http转rpc方法。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/engin

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2Rpcs/{http2Rpc_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id。 gateway_id 是 String 网关实例id。 http2Rpc_id 是 String http2Rpc id。 请求参数 表2 请求Header参数

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删除http转rpc方法 功能介绍 删除http转rpc方法。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/eng

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使用Stream Load时报RPC超时错误 问题现象 导入数据时BE打开tablet writer的RPC超时，报错： failed to open tablet writer, error=RPC call is timeout, error_text=[E1008] Reached

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer http2Rpc总数。 data Array of Http2Rpc objects Http2Rpc详细信息。 表4 Http2Rpc 参数 参数类型 描述 gatewayId String 网关的ID。 pluginConfig

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优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。

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优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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的网络协议。在使用 裸金属服务器 时， 将数据放在SFS盘中， 并发建立多个NFS链接、并发的读写数据、做大模型训练。 但有时候会出现读取速度变慢的现象，并且SFS提示报错"rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed"。 原因分析 根据SFS

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thresholds”决定）时。 表2 RPC BackOff配置 参数 描述 默认值 ipc.<port>.backoff.enable 启用Backoff配置参数。当前，如果应用程序中包含较多的用户调用，假设没有达到操作系统的连接限制，则RPC请求将处于阻塞状态。或者，当RPC或NameNode在

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thresholds”决定）时。 表2 RPC BackOff配置 参数 描述 默认值 ipc.<port>.backoff.enable 启用Backoff配置参数。当前，如果应用程序中包含较多的用户调用，假设没有达到操作系统的连接限制，则RPC请求将处于阻塞状态。或者，当RPC或NameNode在

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governance-provider Java Chassis是基于Open API的REST/RPC框架，在模型上和单纯的REST框架存在差异。Java Chassis提供两种模式匹配规则，第一种是基于REST的，第二种是基于RPC的。可以通过配置项：servicecomb.governance.{operation}

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governance-provider Java Chassis是基于Open API的REST/RPC框架，在模型上和单纯的REST框架存在差异。Java Chassis提供两种模式匹配规则，第一种是基于REST的，第二种是基于RPC的。可以通过配置项：servicecomb.governance.{operation}

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模型验证 模型验证服务是什么含义？ 父主题： 常见问题

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务，本次不使用，仅供参考。下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”，进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”，弹出如图1所示的对话框。

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其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中，选择测试数据集test，运行代码框，查看模型预测结果，如图6所示。

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资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型推理 将数据输入模型进行推理，推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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