检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力,因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题: Standard推理部署
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力,因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题: 访问在线服务支持的访问通道
【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio,ML Studio,ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00(北京时间)正式退市。 下线范围 下线Region:华为云全部Region
大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 添加环境变量 部署服务时,增加如下环境变量,会将负载均衡的请求亲和策略配置为集群亲和,避免未就绪的服务实例影响预测成功率。 MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY: cluster
ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力,支持统一纳管异构边缘设备,提供模型部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力,帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。 AI Gallery AI Gallery
count ≥0 instance_id,npu 14 npu_hbm_double_bit_error_cnt HBM当前双bit错误数量 NPU卡HBM当前双bit错误数量 count ≥0 instance_id,npu 15 npu_hbm_total_single_bit_error_cnt
"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告