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表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数,在线服务字段。 model_version String 模型版本,在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存,单位MB。 gpu_usage Float
专属资源池购买后,中途扩容了一个节点,如何计费? 共享池和专属池的区别是什么? 如何通过ssh登录专属资源池节点? 训练任务的排队逻辑是什么? 专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么? 算法运行时需要依赖鉴权服务,公共资源池是否支持两者打通网络?
单击待调用的服务名称,进入服务详情页面,获取“服务ID”。 图5 获取服务ID 返回ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中,选择“模型部署 > 在线服务”进入在线服务列表。 根据4获取的“服务ID”找到MaaS模型服务,服务名称为“MAAS_服务ID”,单击操作列的“修改”进入修改服务页面。
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
标 训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和AI应用调用次数统计,具体参见查看服务详情章节。 父主题:
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.908) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2模型的训练过程,包括Finetune训练、LoRA训练。
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础
最新版本 AI应用的当前最新版本。 状态 AI应用当前状态。 部署类型 AI应用支持部署的服务类型。 版本数量 AI应用的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如:
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的
1009”:“AppKey or AppSecret is invalid”。 查询AppKey和AppSecret,使用APP认证访问在线服务,请参考访问在线服务(APP认证)。 父主题: 服务预测
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
务场景,选择将模型部署成对应的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出
部署上线 功能咨询 在线服务 边缘服务 父主题: Standard推理部署
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。
Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调。
登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中
kflow。 删除后的Workflow无法恢复,请谨慎操作。 删除Workflow后,对应的训练作业和在线服务不会随之被删除,需要分别在“训练管理>训练作业”和“部署上线>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题: 管理Workflow