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使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
规格中带有ARM字样的显示,为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示,为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包,建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务(SWR)才能在ModelArts上用于训练。 父主题: 制作自定义镜像用于训练模型
Gallery中,您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法,直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅算法 登录“AI
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
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deploying:部署中,服务正在部署,调度资源部署等。 concerning:告警,后端实例异常,可能正在计费。例如多实例的情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。多模态只支持hf上下载的awq权重,可跳过步骤一。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数据,Model
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换模型的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
在资源池详情页的右上角,单击“更多>扩缩容”,在资源池扩缩容页面可以查看该资源规格中携带的系统盘、容器盘、数据盘的磁盘类型、大小、数量和写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 父主题: 管理Standard专属资源池
右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>在线服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>批量服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。
限制。这种场景下,建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。 解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像,最小化的安装运行依赖内容,并进行安装后的软件缓存清理,然后保存镜像。 父主题: 自定义镜像故障
找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅并使用AI案例 登录“AI
Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时,可以使用Standard专属资源池的计算资源。使用前,您需要先购买创建一个专属资源池。 公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等,均
让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型
计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时,会产生计算资源的计费,计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。 具
通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集
W8A8量化 什么是W8A8量化 W8A8量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。 约束限制 支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表。 激活量化支持动态per-token和静态per-tensor,支持非对称量化。