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访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模
静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape,也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景: 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape,此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换为和onnx模
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常
在“订单信息确认”页面,确认服务信息和费用,单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功,可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时,便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面,选择服务“状态”为“运行中”的服务。
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
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使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析,
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建模型没有配置端口,或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v
本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf