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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
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NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
即model_step_2会跳过,因此最终执行的节点有condition_step、job_step_1、model_step_1。 如果设置left_value的值为Fasle,则condition逻辑表达式计算结果为False:job_step_2执行,job_step_1跳
如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id,导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置,则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表,详细参数请参见表3。 inference-loc 否 当此文件由推理服务生成时会有该字段,表示推理输出的结果文件位置。
FLUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) Flux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。官方提供了三个版本:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) Flux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。官方提供了三个版本:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
创建时用户指定的作业名称,不能超过128个字符。 --image String 否 自定义镜像路径,格式为:组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时,该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用,指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
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
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保
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。