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开发环境
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VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
- 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理?
- 用户如何设置默认的kernel?
- Standard专属资源池
- Studio
- Edge
- API/SDK
- Lite Server
- Lite Cluster
- 历史文档待下线
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
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通过APP认证的方式访问在线服务
部署在线服务支持开启APP认证,即ModelArts会为服务注册一个支持APP认证的接口,为此接口配置APP授权后,用户可以使用授权应用的AppKey+AppSecret或AppCode调用该接口。
针对在线服务的APP认证,具体操作流程如下。
- 开启支持APP认证功能:开启支持APP认证功能,选择已有APP应用或者创建新的APP应用。
- 在线服务授权管理:对创建的APP应用进行管理,包括查看、重置或删除应用,绑定或解绑应用对应的在线服务,获取“AppKey/AppSecret”或“AppCode”。
- APP认证鉴权:调用支持APP认证的接口需要进行认证鉴权,支持两种鉴权方式(AppKey+AppSecret或AppCode),您可以选择其中一种进行认证鉴权。
- 发送预测请求:
约束限制
- 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。
- 因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。
前提条件
- 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。
- 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。
- 已获取预测文件的本地路径,可使用绝对路径(如Windows格式"D:/test.png",Linux格式"/opt/data/test.png")或相对路径(如"./test.png")。
开启支持APP认证功能
在部署为在线服务时,您可以开启支持APP认证功能。或者针对已部署完成的在线服务,您可以修改服务,开启支持APP认证功能。
- 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”,进入在线服务管理页面。
- 开启支持APP认证功能。
- 在部署为在线服务时,即“部署”页面,填写部署服务相关参数时,开启支持APP认证功能。
- 针对已部署完成的在线服务,进入在线服务管理页面,单击目标服务名称“操作”列的“修改”按钮,进入修改服务页面开启支持APP认证功能。
图1 部署页面开启支持APP认证功能
- 选择APP授权配置。从下拉列表中选择您需要配置的APP应用,如果没有可选项,您可以通过如下方式创建应用。
- 单击右侧“创建应用”,填写应用名称和描述之后单击“确定”完成创建。其中应用名称默认以“app_”开头,您也可以自行修改。
- 进入“模型部署 > 在线服务”页面,单击“授权管理”,进入“在线服务授权管理”页面,选择“创建应用”,详情请参见在线服务授权管理。
- 开启支持APP认证功能后,将支持APP认证的服务授权给应用,用户可以使用创建的“AppKey/AppSecret”或“AppCode”调用服务的支持APP认证的接口。
APP认证的服务授权给应用后,需要1-2分钟生效。
在线服务授权管理
如果您需要使用支持APP认证功能,建议您在部署在线服务之前进行授权管理操作完成应用创建。进入“模型部署 > 在线服务”页面,单击“授权管理”,进入“在线服务授权管理”对话框。在此页面您可以实现应用的创建和管理,包括查询明文、重置或删除应用,解绑应用对应的在线服务,获取“AppKey/AppSecret”或“AppCode”。

- 创建应用
选择“创建应用”,填写应用名称和描述之后单击“确定”完成创建。其中应用名称默认以“app_”开头,您也可以自行修改。
- 查看、重置或删除应用
您可以单击目标应用名称操作列的按钮完成应用的查询明文、重置或删除。创建完成后自动生成“AppKey/AppSecret”以供您后续调取接口进行APP鉴权使用。
图3 查询明文、重置或删除 - 解绑服务
您可以单击目标应用名称前方的
,在下拉列表中展示绑定的服务列表,即该应用对应的在线服务列表。单击操作列的“解绑”取消绑定,将不再支持调用该接口。
- 获取AppKey/AppSecret或AppCode
调用接口需要进行APP鉴权,在创建APP应用时自动生成“AppKey/AppSecret”,您可以在“在线服务授权管理”对话框中单击APP应用操作列的
查看完整的AppSecret。单击应用名称前方的
展开下拉列表,通过单击“添加AppCode”自动生成“AppCode”,您可以单击操作列的
查看完整的AppCode。
图4 添加AppCode
APP认证鉴权
当支持APP认证功能的在线服务运行成功处于“运行中”状态,就可以对服务进行调用 。在调用之前您需要进行APP认证鉴权。
当使用APP认证,且开启了简易认证模式,API请求既可以选择使用Appkey和AppSecret做签名和校验,也可以选择使用AppCode进行简易认证(ModelArts默认启用简易认证)。推荐使用AppKey/AppSecret认证,其安全性比AppCode认证要高。
- AppKey/AppSecret认证:通过AppKey与AppSecret对请求进行加密签名,可标识发送方并防止请求被修改。使用AppKey/AppSecret认证时,您需要使用专门的签名SDK对请求进行签名。
- AppKey:APP访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。
- AppSecret:APP私有访问密钥,即与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。
AppKey进行简易认证时,即在调用API的时候,在HTTP请求头部消息增加一个参数“apikey”(参数值为“AppKey”),实现快速认证。
- AppCode认证:通过AppCode认证通用请求。
AppCode认证就是在调用API的时候,在HTTP请求头部消息增加一个参数“X-Apig-AppCode”(参数值为“AppCode”),而不需要对请求内容签名,API网关也仅校验AppCode,不校验请求签名,从而实现快速响应。
您可以在服务详情页的“调用指南”页签(如图5)获取API接口公网地址(对应下文示例中的在线服务的调用地址url)和AppKey/AppSecret(对应下文示例中的app_key、app_secret)和AppCode(对应下文示例中的app_code)。请注意使用图中第二行用于APP认证方式的API接口公网地址。
以下情况下需要对API接口公网地址进行拼接修改:
方式一:使用Python语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求
- 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。
- 创建请求体,进行预测请求。
- 输入为文件格式
# coding=utf-8 import requests import os from apig_sdk import signer if __name__ == '__main__': # Config url, ak, sk and file path. # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42",对应图5中的在线服务的调用地址url url = "在线服务的调用地址" # 认证用的app_key和app_secret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_key和app_secret保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_KEY和HUAWEICLOUD_APP_SECRET。 app_key = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_KEY"] app_secret= os.environ["HUAWEICLOUD_APP_SECRET"] file_path = "预测文件的本地路径" # Create request, set method, url, headers and body. method = 'POST' headers = {"x-sdk-content-sha256": "UNSIGNED-PAYLOAD"} request = signer.HttpRequest(method, url, headers) # Create sign, set the AK/SK to sign and authenticate the request. sig = signer.Signer() sig.Key = app_key sig.Secret = app_secret sig.Sign(request) # Send request files = {'images': open(file_path, 'rb')} resp = requests.request(request.method, request.scheme + "://" + request.host + request.uri, headers=request.headers, files=files) # Print result print(resp.status_code) print(resp.text)
- 输入为文本格式(json类型)
读取本地预测文件并进行base64编码的请求体示例如下:
# coding=utf-8 import base64 import json import os import requests from apig_sdk import signer if __name__ == '__main__': # Config url, ak, sk and file path. # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42" url = "在线服务的调用地址" # 认证用的app_key和app_secret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_key和app_secret保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_KEY和HUAWEICLOUD_APP_SECRET。 app_key = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_KEY"] app_secret= os.environ["HUAWEICLOUD_APP_SECRET"] file_path = "预测文件的本地路径" with open(file_path, "rb") as file: base64_data = base64.b64encode(file.read()).decode("utf-8") # Create request, set method, url, headers and body. method = 'POST' headers = { 'Content-Type': 'application/json' } body = { 'image': base64_data } request = signer.HttpRequest(method, url, headers, json.dumps(body)) # Create sign, set the AppKey&AppSecret to sign and authenticate the request. sig = signer.Signer() sig.Key = app_key sig.Secret = app_secret sig.Sign(request) # Send request resp = requests.request(request.method, request.scheme + "://" + request.host + request.uri, headers=request.headers, data=request.body) # Print result print(resp.status_code) print(resp.text)
“body”中的参数名由在线服务的输入参数决定,需要和“类型”为“string”的输入参数“名称”保持一致。此处以“image”为例。“body”中的base64_data值为string类型。
- 输入为文件格式
方式二:使用Java语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求
- 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。
- 创建Java类,进行预测请求。
由于在APIG的Java SDK中,“request.setBody()”只支持String类型,所以只支持输入为文本格式的预测请求。
此处以json格式为例介绍读取本地预测文件并进行base64编码的请求体:
// Package name of the demo. package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request; import org.apache.http.HttpHeaders; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.client.methods.HttpRequestBase; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.util.EntityUtils; public class MyAkSkTest { public static void main(String[] args) { # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42" String url = "在线服务的调用地址"; // 认证用的appKey和appSecret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以appKey和appSecret保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_KEY和HUAWEICLOUD_APP_SECRET。 String appKey = System.getenv("HUAWEICLOUD_APP_KEY"); String appSecret = System.getenv("HUAWEICLOUD_APP_SECRET"); String body = "{}"; try { // Create request Request request = new Request(); // Set the AK/AppSecret to sign and authenticate the request. request.setKey(appKey); request.setSecret(appSecret); // Specify a request method, such as GET, PUT, POST, DELETE, HEAD, and PATCH. request.setMethod(HttpPost.METHOD_NAME); // Add header parameters request.addHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json"); // Set a request URL in the format of https://{Endpoint}/{URI}. request.setUrl(url); // Special characters, such as the double quotation mark ("), contained in the body must be escaped. request.setBody(body); // Sign the request. HttpRequestBase signedRequest = Client.sign(request); // Send request. CloseableHttpResponse response = HttpClients.createDefault().execute(signedRequest); // Print result System.out.println(response.getStatusLine().getStatusCode()); System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity())); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
“body”由具体文本格式决定,此处以json为例。
方式三:使用Python语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求
- 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。
- 创建请求体,进行预测请求。
- 输入为文件格式
# coding=utf-8 import requests import os if __name__ == '__main__': # Config url, app code and file path. # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42" url = "在线服务的调用地址" # 认证用的app_code硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_code保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_CODE。 app_code = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_CODE"] file_path = "预测文件的本地路径" # Send request. headers = { 'X-Apig-AppCode': app_code } files = { 'images': open(file_path, 'rb') } resp = requests.post(url, headers=headers, files=files) # Print result print(resp.status_code) print(resp.text)
“files”中的参数名由在线服务的输入参数决定,需要和“类型”为“file”的输入参数“名称”保持一致。此处以“images”为例。
- 输入为文本格式(json类型)
读取本地预测文件并进行base64编码的请求体示例如下:
# coding=utf-8 import base64 import requests import os if __name__ == '__main__': # Config url, app code and request body. # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42" url = "在线服务的调用地址" # 认证用的app_code硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_code保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_CODE。 app_code = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_CODE"] file_path = "预测文件的本地路径" with open(file_path, "rb") as file: base64_data = base64.b64encode(file.read()).decode("utf-8") # Send request headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Apig-AppCode': app_code } body = { 'image': base64_data } resp = requests.post(url, headers=headers, json=body) # Print result print(resp.status_code) print(resp.text)
“body”中的参数名由在线服务的输入参数决定,需要和“类型”为“string”的输入参数“名称”保持一致。此处以“image”为例。“body”中的base64_data值为string类型。
- 输入为文件格式
方式四:使用Java语言通过AppCode认证鉴权方式发送预测请求
- 下载Java SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。
- (可选)当预测请求的输入为文件格式时,Java工程依赖httpmime模块。
- 在工程“libs”中增加httpmime-x.x.x.jar。完整的Java依赖库如图6所示。
httpmime-x.x.x.jar建议使用4.5及以上版本,下载地址:https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.httpcomponents/httpmime。
- httpmime-x.x.x.jar添加完成后,在Java工程的.classpath文件中,补充httpmime信息,如下所示:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <classpath> <classpathentry kind="con" path="org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER"/> <classpathentry kind="src" path="src"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/commons-codec-1.11.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/commons-logging-1.2.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/httpclient-4.5.13.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/httpcore-4.4.13.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/httpmime-x.x.x.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/java-sdk-core-3.1.2.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/okhttp-3.14.9.jar"/> <classpathentry kind="lib" path="libs/okio-1.17.2.jar"/> <classpathentry kind="output" path="bin"/> </classpath>
- 在工程“libs”中增加httpmime-x.x.x.jar。完整的Java依赖库如图6所示。
- 创建Java类,进行预测请求。
- 输入为文件格式
Java的请求体示例如下:
// Package name of the demo. package com.apig.sdk.demo; import org.apache.http.Consts; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.entity.ContentType; import org.apache.http.entity.mime.MultipartEntityBuilder; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.util.EntityUtils; import java.io.File; public class MyAppCodeFile { public static void main(String[] args) { # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42" String url = "在线服务的调用地址"; // 认证用的appCode硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以appCode保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_CODE。 String appCode = System.getenv("HUAWEICLOUD_APP_CODE"); String filePath = "预测文件的本地路径"; try { // Create post HttpPost httpPost = new HttpPost(url); // Add header parameters httpPost.setHeader("X-Apig-AppCode", appCode); // Special characters, such as the double quotation mark ("), contained in the body must be escaped. File file = new File(filePath); HttpEntity entity = MultipartEntityBuilder.create().addBinaryBody("images", file).setContentType(ContentType.MULTIPART_FORM_DATA).setCharset(Consts.UTF_8).build(); httpPost.setEntity(entity); // Send post CloseableHttpResponse response = HttpClients.createDefault().execute(httpPost); // Print result System.out.println(response.getStatusLine().getStatusCode()); System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity())); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
“addBinaryBody”中的参数名由在线服务的输入参数决定,需要和“类型”为“file”的输入参数“名称”保持一致。此处以“images”为例。
- 输入为文本格式(json类型)
读取本地预测文件并进行base64编码的请求体示例如下:
// Package name of the demo. package com.apig.sdk.demo; import org.apache.http.HttpHeaders; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.entity.StringEntity; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.util.EntityUtils; public class MyAppCodeTest { public static void main(String[] args) { # API接口公网地址,例如"https://8e******5fe.apig.******.huaweicloudapis.com/v1/infers/f2682******f42" String url = "在线服务的调用地址"; // 认证用的appCode硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以appCode保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_APP_CODE。 String appCode = System.getenv("HUAWEICLOUD_APP_CODE"); String body = "{}"; try { // Create post HttpPost httpPost = new HttpPost(url); // Add header parameters httpPost.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json"); httpPost.setHeader("X-Apig-AppCode", appCode); // Special characters, such as the double quotation mark ("), contained in the body must be escaped. httpPost.setEntity(new StringEntity(body)); // Send post CloseableHttpResponse response = HttpClients.createDefault().execute(httpPost); // Print result System.out.println(response.getStatusLine().getStatusCode()); System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity())); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
“body”由具体文本格式决定,此处以json为例。
- 输入为文件格式