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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.907) 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,能够帮助我们生成图像。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。
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
说明 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 - 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎
Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产,零代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同
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
示例: example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务,获取对应服务的服务ID,描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。 表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(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。
json文件中配置。当业务可提供正常服务时,健康检查接口返回健康状态,否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级,必须配置健康检查接口。 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用OBS外部存储挂载功能,需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”,避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载
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
推理部署使用场景 创建AI应用 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复
部署AI应用(部署上线) 部署AI应用(在线服务) 部署AI应用(批量服务) 部署AI应用(边缘服务) 修改服务 启动、停止、删除、重启服务 查看服务的事件
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
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
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。 图1 部署模型的流程 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。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部
若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
//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
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Noteb