部署上线 部署上线任务提交失败 部署上线失败 父主题： 自动学习

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部署上线 功能咨询 在线服务 边缘服务 父主题： Standard推理部署

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部署上线 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 父主题： Standard自动学习

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部署上线 环境准备 部署软件包 配置监听 业务验证 父主题： 基于Spring Cloud框架进行应用上云

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部署上线失败 出现此问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面，在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务，自动学习部署的

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自定义镜像 导入模型部署上线调用API报错 部署上线调用API报错，排查项如下： 确认配置文件模型的接口定义中有没有POST方法。 确认配置文件里url是否有定义路径。例如：“/predictions/poetry”（默认为“/”）。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接

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ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询

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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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如何删除模型工程 进入项目后，切换到软件建模工具首页中，在对应的工程操作栏下单击“删除”，即可将工程删除。 父主题： 工程管理

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部署上线任务提交失败 当出现此错误时，一般情况是由于账号的配额受限导致的。 在自动学习项目中，启动部署后，会自动将模型部署为一个在线服务，如果由于配额限制（即在线服务的个数超出配额限制），导致无法将模型部署为服务。此时会在自动学习项目中提示“部署上线任务提交失败”的错误。 修改建议

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ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务和边缘服务有什么区别？ 为什么选择不了Ascend Snt3资源？ 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 在线服务部署是否支持包周期？ 部署服务如何选择计算节点规格？

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突，导致运行出错 在线服务预测时，如何提高预测速度？ 调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ 在线服务的API接口组成规则是什么？ 在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 在线服务处于运行中状态时，如何填写推理请求的request header和request

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在线服务预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的？ 部署服务如何选择计算节点规格？ 更多 开发环境 创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 如何在Notebook中安装外部库？ 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？

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部署上线时，出现错误 在部署上线前，您需要基于训练后的模型编写配置文件和推理代码。 如果您的模型存储路径下，缺少配置文件“confi.json”，或者缺少推理代码“customize_service.py”时，将出现错误，错误信息如下图所示。 解决方案： 请参考模型包规范写配置文

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出现此问题现象，通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下： 精简模型，重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池，在部署上线为在线服务时，使用专属资源池进行部署。 父主题： 服务部署

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理控制台，包含自动学习、数据准备、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传

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关联上，跨项目关联自己没有权限的模型工程时，需由目标模型空间的管理员审核。 关联模型工程，单击“新增”。 在弹出的窗口“申请关联模型工程”中，搜索出要关联的目标模型工程，支持关联模型工程的分支。 可在项目树上切换到关联空间，如下图所示。 打开关联工程的工程树后，即可把关联工程的中

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Workflow 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。

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，并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 产品介绍

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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如何创建模型工程 登录系统，切换到“软件建模”页签，在页面单击“新建模型工程”。 设置新建模型工程基本信息，保存即可。 父主题： 工程管理

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