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删除资源标签 功能介绍 删除服务(目前只支持在线服务)的标签,支持批量删除。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_
可以在创建训练作业页面添加标签,也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的在线服务中添加标签。 可以在创建在线服务页面添加标签,也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的专属资源池中添加标签。 可以在创建ModelArts
\"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
添加资源标签 功能介绍 给指定服务添加标签(目前只支持在线服务),当添加的标签key已存在,则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI
API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK,同时支持大于3.7.x版本且小于3.10.x版本的Python版本,推荐使用3
配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权,ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托,支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
on-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下: 图2 测试音频识别结果 步骤九:在Aishell1测试集上测试 python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径 --input_file aishell
发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区域:华北-北京一、华北-北京四、华北-乌
出现ModelArts.XXXX类型的报错,表示请求在Dispatcher出现问题而被拦截。 常见报错: 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时
更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性,目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量),仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:
(随机选择3个数据作为测试集) user_id:用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr:待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name:处理后的数据集名称,必选。 proportion:测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:测试集的个数,范围[1,处理后数据集总长度
VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型,部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤 使用VPC直连的高速访问通道访问在线服务,基本操作步骤如下:
举例。仅做测试验证,可以不需要通过创建deployment或者volcano job的方式,直接启动容器进行测试。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
3个数据作为测试集) user_id:用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr:待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name:处理后的数据集名称,必选。 proportion:测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count:测试集的个数,范围[1,处理后数据集总长度
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值,必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址,必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count: