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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:
在左侧导航栏中,选择“模型部署”。 在“模型部署”页面,任选以下方式进入模型体验页面。 在“预置服务”页签,单击操作列“在线体验”,进入“模型体验”页面。 在“我的服务”页签,单击操作列“更多 > 在线体验”,进入“模型体验”页面。 在“模型体验”右上角,单击“参数设置”,拖动或直接输入数值配置推理参
部署模型 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后,针对在线服务和边缘服务,您可以访问并使用服务,针对批量服务,您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果
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
SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK使用限制 本地ModelArts SDK不支持进行训练作业调测、模型调试和在开发环境中部署本地服务进行调
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
模型镜像。 服务运维阶段,先利用镜像构建模型,接着部署模型为在线服务,然后可在云监控服务(CES)中获得ModelArts推理在线服务的监控数据,最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段,先将业务系统对接在线服务请求,然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 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(6.3.911)
--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
--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:
已存在部署完成的服务。 已完成模型调整,创建模型。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 在部署完成的目标服务中,单击操作列的“修改”,进入“修改服务”页面。 在选择模型及配置中,单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。
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。
健康检查配置有问题 镜像如果配置了健康检查,服务启动失败,从以下两个方面进行排查: 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查,需要在测试镜像时,同步测试健康检查接口是否可以正常工作,具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致
业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 配置建议 在线服务 LTS lts:groups:create lts:groups:list lts:topics:create lts:topics:delete lts:topics:list 在线服务配置LTS日志上报。 按需配置。 批量服务
--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:
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
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:
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