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在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
计费项:标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分类项目,在运行阶段,10:00:00-10:06:00完成了数据校验,10:06:00-11:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,并在12:00:00停止运行在线服务。
昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。
部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard 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 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。
如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速率、高IOPS的需求,用于作为高性能存储,比如工业设计、能源勘探这些。
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在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
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配置文件中配置密文的格式“iam_ak={Crypto}cipher”,其中cipher会在配置项读取认证凭据信息时被解析传递进decrypt_func方法中,进行解密。 其他类似自定义加密的方法,会在保存Token到本地时进行加密。
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.html#offline-batched-inference。
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samples Array of SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。
图5 调用在线服务 父主题: Standard推理部署
查看服务的事件类型和事件信息,请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自定义时间段您可以选择开始时间和结束时间。 当服务启用运行日志输出后,页面展示存放到云日志服务LTS中的日志信息。
llama2-70B)等sft训练完成后多线程退出时报“torch.distributed.DistStoreError: Socket Timeout”时请参考问题4:Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制
llama2-70B)等sft训练完成后多线程退出时报“torch.distributed.DistStoreError: Socket Timeout”时请参考问题4:Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制
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.html#offline-batched-inference。
在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)