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部署服务:模型构建完成后,根据您的业务场景,选择将模型部署成对应的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
型训练成本 支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项,提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对工作流开发,Workflow提供流水线需要覆盖的功能以及功能需要的参数描述,供用户使用SDK对步骤以及步骤之间的关系进行定义
USE_VOCAB_PARALLEL #关闭词表切分开关 配置后重启服务生效。 Matmul_all_reduce融合算子。 使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能;该算子要求驱动和固件版本为Ascend HDK 24.1.RC1.B011及以上,默认不开启。如需开启,配置以下环境变量:
重保存路径。 步骤三 启动训练脚本 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务如产生mc2融合算子错误,可参考mc2融合算子报错 修改超参值后启动训练脚本,以 Llama2-70b-sft为例,各个模型NPU卡数可参考模型推荐参数、NPU卡数。 多机启动
支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子,满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配,满足AIGC场景
支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子,满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配,满足AIGC场景
某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同,分为按小时、按天、按月三种周期进行结算,具体扣费规则可以参考
什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力,开启此功能前请确认代码已适配断点续训,操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启
elArts管理控制台向使用方收取。 发布至AI云商店 华为云云商店是软件及服务交易交付平台。云商店AI专区汇聚优质的人工智能服务提供商,提供丰富的人工智能解决方案、应用、API及算法模型,助力用户快速部署、接入、调用相关应用,方便地购买和使用算法模型。 发布至云商店AI专区的模
synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下: true:执行完智能标注后,将待确认结果同步至团队成员。 false:不同步智能标注结果(默认值)。 workforces_config 否 WorkforcesConfig
务器处于同一VPC内,实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。 步骤一:打通VPC 通过打通VPC,可以方便用户跨VPC使用资源,提升资源利用率。
API,搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑:基于在MaaS开源大模型部署的模型API,升级智能对话解决方案,含智能客服、数字人。 Dify:支持自部署的应用构建开源解决方案,用于Agent编排、自定义工作流。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。
查询服务详情,根据服务ID查询服务详情。 启动停止边缘节点服务实例 启动停止边缘节点服务实例。 更新服务配置 更新模型服务。 查询服务监控信息 查询服务监控信息。 查询服务更新日志 查询实时服务更新日志。 查询服务事件日志 查询服务事件日志,包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。
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atus (request body携带status信息) modelarts:nodeservice:action - √ √ 查询服务监控信息 GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/monitor modelarts:service:getMonitor
服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足,镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像,减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题,请联系系统管理员处理。 父主题: 服务部署
支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子,满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配,满足AIGC场景
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
mple等,实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构 Ascend-vLLM架构图如下所示。 算子:使用CANN基础算子和高性能融合算子,同时支持用户自定义算子,持续迭代优化,提高推理效率。 模型:结构实现和社区一致,Huggingface模型开箱即用,同时可以快速适配新模型。
标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题: 数据准备与处理