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在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"
如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件? 在Notebook中可以通过调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口与OBS交互,将Notebook中的文件上传至OBS,或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即模型管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、P
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时,即启用团队标注,且指派了某一团队负责标注,系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后,在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务,指派给同一团队的不同成员,或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传O
更新服务配置 功能介绍 更新模型服务配置。也可以使用此接口启停服务。 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 PUT /v1/{project_id}/services/{service_id}
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
开发用于自定义镜像训练的代码 当ModelArts Standard提供的预置框架不满足您的诉求时,ModelArts Standard支持用户构建自定义镜像用于模型训练。 自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解,除非订阅算法和预置框架无法满足需求,否则不推荐使用
推理业务迁移评估表 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估: 收集项 说明 实际情况(请填写) 项目名称 项目名称,例如:XXX项目。 - 使用场景 例如: 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。
在Standard上部署SD WebUI推理服务 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在Mo
查询服务详情 功能介绍 查询模型服务详情,根据服务ID查询服务详情。 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 GET /v1/{project_id}/services/{service_id}
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 混元DiT,一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型,此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Dev