ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ 标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： 一般性问题

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调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。

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标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理

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数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。 部署应用 将存储在OBS中的应用部署上线为在线服务。 视觉套件 视觉套件使用过程中依赖 对象存储服务 （Object

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说明： 当模型配置了健康检查，部署的服务在收到停止指令后，会延后3分钟才停止。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服

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在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout 自定义镜像 导入模型部署上线调用API报错 在线服务预测报错DL.0105 时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 父主题： 推理部署

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况”等信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型以及预测结果“forecast.csv”。 步骤4：创建AI应用 训练完成的模型存储在训练输出的OBS路径中，您可以将此模型导入到ModelArts中进行部署为AI应用。 在ModelArts管理控制台中，单击左侧导航栏中的“AI应用管理

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部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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如何对模型供应商提供的模型服务设置鉴权 租户对模型供应商提供的模型服务调测前需设置鉴权。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 操作步骤 在AI原生应用引擎左侧导航栏选择“系统管理 > 模型鉴权设置”。 在“模型供应商

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模型转换时，如何确定输入张量形状？ “输入张量形状”指要添加张量形状，即模型输入数据的shape，格式为NHWC，如“input_name:1,224,224,3”，必填项。“input_name”必须是转换前的网络模型中的节点名称。当模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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类型：支持按照数据模型的类型筛选。 编码：可通过数据模型的编码进行筛选。 英文名称：可通过数据模型的英文名称进行筛选。 中文名称：可通过数据模型的中文名称进行筛选。 状态：支持按照数据模型的状态筛选。 标签：可通过数据模型的标签筛选。 图例与统计 在“数据模型管理 > 数据模型图谱”页面

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部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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部署预测分析服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。

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文本信息：识别的主体为文本时，配置为“文本信息”，并填写具体的文本。 模型Apig-Code：用于AstroZero调用ModelArts中，已上线的服务。 已执行前提条件中操作，即已部署上线用于花卉识别的模型。 在ModelArts管理控制台左侧菜单栏中，选择“部署上线 > 在线服务”，进入在线服务管理页面。

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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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提交训练作业报错“Invalid OBS path” 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 部署上线时，出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练？ 使用PyCharm ToolKit ，提示Error

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据。 部署上线：模型部署为在线服务、边缘服务时，会收取费用，使用完请及时停止服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池：在使用ModelArts进行AI全流程开发时，如果购买了专属资源池，同时在运行自动学习作业、Workflow工作流、Notebook实例、模型训练和

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数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。 部署应用 将存储在OBS中的应用部署上线为在线服务。 视觉套件 视觉套件使用过程中依赖对象存储服务（Object

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AI平台层提供端到端的AI开发工具链，支持开发者一站式完成模型开发和上线，并提供高效的资源管理能力，支持自动化故障恢复，提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。 AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大模型“开箱即用”，提供大模型开发套件，提升大模型开发效率并缩短开发周期。 访问方式

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