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将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型中的结构元素打包成交付文件的过程,所以必须先完成构建模型的设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。 创建新的交付模型图或者在已有的交付模型图中进行画图设计,如果设计内容过多,可根据实际情况将内容进行拆分,创建多个交付模型图,在对应的交付模型图中去建立关系。
在模型列表中,您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时,表示模型创建成功。在此页面,您还可以创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务:在“模型列表”中,单击模型的操作列的“部署”,在对应版本所在行,单击“操作”列的部署按钮,可以将模型部署上线为创建模型时所选择的部署类型。
部署推理服务 自动化脚本快速部署推理服务(推荐) 手动部署推理服务 父主题: DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
内置开源模型,serverless化调用服务API快速配置模型,自动部署在线服务,实现快速推理。 一键部署 一键轻松部署,即可完成函数工作流、统一身份认证服务 IAM等资源创建,帮助用户快速搭建基于Standard适配PyTorch NPU的推理系统。 约束与限制 部署该解决方案
"redirectOutput": true, "module": "flask", "env": { "FLASK_APP": "app.py", "FLASK_ENV": "development" }, "type":
“module” 用于运行 Flask 应用服务器的模块的名称,默认情况下设置为flask。 “env” 一组定义为键值对的环境变量。属性键为环境变量,属性值为环境变量的值。默认设置为“{"FLASK_APP": "app.py","FLASK_ENV": "development"}”。
查看ModelArts模型详情 查看模型列表 当模型创建成功后,您可在模型列表页查看所有创建的模型。模型列表页包含以下信息。 表1 模型列表 参数 说明 模型名称 模型的名称。 最新版本 模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。
导入模型提示单个模型文件超过5G限制 问题现象 在导入模型时,提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下,系统对单个模型文件的限制大小为5G,超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后,重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题:
器镜像中的元模型,可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景
部署上线 部署上线失败 父主题: 自动学习
夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件:模型配置文件必须存在,文件名固定为“config.json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
登录华为云解决方案实践,选择“基于开源模型构建高可用AIGC应用”并单击,跳转至该解决方案一键部署界面。 图1 解决方案实施库 单击“一键部署”,跳转至该解决方案创建资源栈部署界面。 图2 创建资源栈 单击“下一步”,参考表1完成自定义参数填写。 图3 参数配置 (可选)在资源设置界面中,
accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
说明: 当模型配置了健康检查,部署的服务在收到停止指令后,会延后3分钟才停止。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型,建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”,设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服