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來自：百科自動學習生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自動學習生成的模型支持如下操作： • 支持部署為在線服務、批量服務或邊緣服務。 在自動學習頁面中，僅支持部署為在線服務，如需部署為批量服務或邊緣服務，可在“AI應用管理> AI應用 ”頁面中直接部署。 • 支持發(fā)布至市場 將產生的模型發(fā)布至AI Gallery，共享給其他用戶。來自：專題
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在ModelArts服務中，AI應用部署成在線服務后，用戶可以獲取API接口用于訪問推理。 https://域名/版本/infer/服務ID 自定義鏡像導入模型部署上線調用API報錯 ModelArts部署上線調用API報錯，排查項如下： 1、確認配置文件模型的接口定義中有沒有POST方法。來自：專題用。 幫助文檔 配置文件示例代碼 • 目標檢測模型配置文件示例 請參見ModelArts官網文檔，模型配置文件編寫說明章節(jié)中的目標檢測模型配置文件示例。 • 圖像分類模型配置文件示例 請參見ModelArts官網文檔，模型配置文件編寫說明章節(jié)中的圖像分類模型配置文件示例。 • 預測分析模型配置文件示例來自：專題
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云知識 依賴管理工具如何配置 依賴管理工具如何配置 時間：2020-10-22 10:19:10 選擇依賴管理工具NPM 準備工作 使用前，請確保您已經安裝node.js（或io.js）和npm，如果您尚未安裝，請點擊此處加速下載安裝。 使用說明 NPM的配置文件為用戶根目錄下的：~/來自：百科![]()
選擇操作環(huán)境 本文選用華為鯤鵬云服務E CS KC1實例做測試 2.配置編譯環(huán)境 1)Swagger UI依賴于nodejs，因此先安裝nodejs。 cd /usr/local/src wget https://nodejs.org/dist/v10.16.0/node-v10.16.0-linux-arm64來自：百科![]()
性云服務器，在CentOS系統(tǒng)上安裝、部署、測試Node.js項目。 基本要求： 1.熟練使用Linux基本操作命令； 2.了解Nodejs的基本使用。 實驗摘要 操作前提： 1.部署開始 2.使用NVM版本管理器安裝Node.js多版本 3.部署測試項目 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
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基于ECS實現(xiàn)一分鐘自動化部署 基于ECS實現(xiàn)一分鐘自動化部署 時間：2020-12-02 11:08:23 本實驗指導用戶基于DevCloud的自動化部署功能，實現(xiàn)在ECS上快速部署Tomcat應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗，您將能夠： ① 理解主機的作用； ② 掌握主機自動化部署方法。 實驗摘要來自：百科![]()
配置“容器調用接口”和端口號，端口號與模型配置文件中的端口保持一致。 自定義鏡像導入配置運行時依賴無效 自定義鏡像導入不支持配置運行時依賴，系統(tǒng)不會自動安裝所需要的pip依賴包。 重新構建鏡像，在構建鏡像的Dockerfile文件中安裝pip依賴包，例如安裝Flask依賴包。示例代碼如下： # 配置華為云的源，安裝來自：專題![]()
微服務部署 微服務部署 華為云 微服務引擎CSE 提供一下部署方式，云容器引擎部署、虛機部署和云容器實例CCI部署四種部署方式。 華為云微服務引擎CSE提供一下部署方式，云容器引擎部署、虛機部署和云容器實例CCI部署四種部署方式。 立即使用 幫助文檔 1V1咨詢 微服務部署方式 云容器引擎部署來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 在鯤鵬BMS上進行WRF部署與性能優(yōu)化 在鯤鵬BMS上進行WRF部署與性能優(yōu)化 時間：2020-12-02 09:48:24 本實驗指導用戶通過配置編譯器等應用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化，提升WRF運行性能。 實驗目標與基本要求 本實驗通過操作編譯器、MPI、數(shù)學來自：百科![]()
華為云計算 云知識 在專屬主機上部署云服務器 在專屬主機上部署云服務器 時間：2020-11-19 16:02:59 本視頻主要為您介紹華為云專屬主機上部署云服務器的操作教程指導。 場景描述： 不指定專屬主機來創(chuàng)建ECS實例。 專屬主機 DeH 專屬主機（Dedicated Host來自：百科![]()
基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 時間：2020-12-01 14:27:55 本次實驗將搭建一套基本功能完整的容器自動化部署K8S系統(tǒng)，配置Docker鏡像庫，初始化各節(jié)點配置，實現(xiàn)具有nginx服務的容器服務部署，并進行驗證。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
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