如何调用在线API服务

首先需要将导入的模型部署成一个在线API服务，然后根据调用指南中的API信息和指导文档，使用HTTPS请求进行调用。

部署模型为在线服务

参考此文档。并且可以参考此案例中的模型部署环节。

模型将会被部署成一个在线的API服务，以restful API的形式通过网络对外提供服务，可以通过HTTPS协议来访问。

提示：API在启动中会一直收费，当不使用的时候，可以临时关闭，使用的时候再重新启动。

查看在线API服务的信息

在在线服务的详情页，可以看到调用指南，这里面会显示API接口地址、和POST请求的输入参数和输出参数。记录下这些信息，后面通过HTTPS请求远程调用会用到这些信息。

获取token

调用在线API服务需要鉴权，自己部署的API的只能自己调用。

token就是调用API需要的鉴权信息，可以使用用户名和密码生成token，有效期是24小时。为避免频繁生成token， 建议在本地对token进行缓存，当token失效时再生成新的token，否则可能会触发流量控制。

获取用户token参考此文档。

校验token有效性参考此文档。

获取token过程中注意区域和使用ModelArts的区域保持一致，建议都用北京四区域。

调用在线服务

当token和在线API服务的信息都准备好之后，终于可以调用这个API了。

调用在线API服务参考此文档。该文档演示了通过curl命令发送HTTPS请求，在真实的使用场景中，需要使用编程语言中的HTTP客户端类来发送HTTPS请求。在调试阶段，我们可以通过curl命令来调试在线API服务的可用性。

在该示例中，我们可以注意到，在HTTPS请求的headers中加入了鉴权信息（即token），其他的调用方法同标准的HTTPS请求。

好啦，如果你走到这一步，那么恭喜你，大功告成！

附：

如何部署模型到ModelArts并远程调用 (一)：保存模型为平台支持的格式

如何部署模型到ModelArts并远程调用 （二）：编写推理配置文件

如何部署模型到ModelArts并远程调用 （三）：编写推理代码

如何部署模型到ModelArts并远程调用 （四）：导入模型