可以看到模型创建成功：
4）.部署服务，将上述模型部署为在线服务，部署中要选择有GPU的资源节点（公共池和专属池都可以）：
可以看到服务已经部署成功：
5）创建作业：在服务界面选择创建作业
选择输入视频，选到步骤2）中上传到OBS中的input文件夹中的视频文件如下：
选择输出路径，选到步骤2）中上传到OBS中的output文件夹如下：
6）等待视频处理完成：
查看OBS中的output文件夹，可看到视频已被拆成图片后的推理结果了。
7）用户根据自己需要，更换model文件夹下的“saved_model”格式的模型文件，并修改“customize_service.py”中的“_preprocess”和“_postprocess”函数来完成自己的业务逻辑。修改完后可以先运行“test/run_test.sh”来提前验证下修改后的模型包是否能正常推理，待线下调试好，可正常推理后再按上述步骤将模型包提交到OBS中部署成Modelarts服务。
其中，视频推理的模型包要求如下：
模型包结构要求：
└── model
├── config.json （必须，Modelarts推理相关的配置文件）
├── customize_service.py （必须，推理文件）
├── saved_model.pb （必须，SavedModel格式的模型文件）
└── variables （必须，SavedModel格式的模型文件）
├── variables.data-00000-of-00001
└── variables.index
其中config.json 文件的格式遵循Modelarts的规范，https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0092.html