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如果服务不再使用,您可以删除服务释放资源。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。 单击目标服务名称,进入服务详情页面,单击右上角“删除”删除服务。
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
服务运维阶段,先利用镜像构建AI应用,接着部署AI应用为在线服务,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
部署推理服务 本章节介绍如何启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
不同Region支持的AI引擎不一样,请以控制台实际界面为准。 亮点特性4:提供在线的交互式开发调试工具JupyterLab ModelArts集成了基于开源的JupyterLab,可为您提供在线的交互式开发调试。您无需关注安装配置,在ModelArts管理控制台直接使用Not
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
务。 当修改了服务的某些参数配置时,系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时,若涉及重启,会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 批量服务参数说明请参见部署为批量服务。 边缘服务参数说明请参见部署为边缘服务。
准备镜像 准备训练GLM3-6B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置DevServer物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像(训练和推理通用)
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导(6.3.906) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档
cend应用样例。 模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台,运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
部署AI应用 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
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问: 在线JupyterLab访问,具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时,选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时,需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内存溢出、是否因为业务使用量太大需要更多的内存。如果因业务原因需要更多内存,请升级在线服务选择更大内存规格的计算节点。 父主题:
规则。 综上,在线服务的运行费用 = 计算资源费用(3.50 元) + 存储费用 示例:使用专属资源池。计费项:存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务,并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算,那么运行这个在线服务的费用计算过程如下:
CodeLab内置了免费算力,包含CPU和GPU两种。您可以使用免费规格,端到端体验ModelArts Notebook能力。也可使用此免费算力,在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例,打开即可编码。 高效分享 ModelArts在AI Gallery中提供的Notebook样例,可以直接通过Run
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 方式一 ModelArts Notebook:该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方notebook示例可直接运行。 缺点:由于是容器化环境因此不如裸机方式
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。