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自定义运行参数的Key值,不超过128个字符。 当需要通过Header(http消息头)携带自定义运行参数至在线服务时,可以配置。 配置项值 可选 自定义运行参数的Value值,不超过256个字符。 当需要通过Header(http消息头)携带自定义运行参数至在线服务时,可以配置。 可以设置以下三种场景:
存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。 3种探针的配置参数均为: 检查方式:可以选择“HTTP请求检查”或者“执行命令检查”。 健康检查URL:“检查方式”选择“HTTP请求检查”时显示,填写健康检查的URL,默认值为“/health”。 健康检查命令:“检查方式”选
元模型来源:注意此处选择“从容器镜像选择”。 容器镜像所在路径:单击文件夹标签,选择已经制作好的镜像。 容器调用接口参数:根据镜像实际提供的协议和端口填写,本案例中的SDXL镜像提供HTTP服务和8183端口。 图4 填写参数(1) 系统运行架构: 选择ARM. 推理加速卡:无。 部署类型: 在线服务。 请求模式:同步请求。
元模型来源:注意此处选择“从容器镜像选择”。 容器镜像所在路径:单击文件夹标签,选择已经制作好的镜像。 容器调用接口参数:根据镜像实际提供的协议和端口填写,本案例中的SDXL镜像提供HTTP服务和8183端口。 图4 填写参数(1) 系统运行架构: 选择ARM. 推理加速卡:无。 部署类型: 在线服务。 请求模式:同步请求。
String 健康检查方式。可选“HTTP/EXEC”。 HTTP:HTTP请求检查 EXEC:执行命令检查。 command 否 String 健康检查命令。健康检查方式为EXEC时必选。 url 否 String 健康检查接口请求路径。健康检查方式为HTTP时必选。 protocol
--service_name=llama2-13b-chat-test \ --eval_dataset=ceval \ --service_url=http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ --few_shot=3 \ --is_devserver=True
在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下:
Cluster资源池详情页的配置管理页面中先打开“监控”开关。 开通此功能后,兼容Prometheus指标格式的第三方组件可通过API http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号,端口号可选取1012
本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单,但是数据传输速度比较慢,费时间。方式二操作相对方式一复杂一些,但是数据传输速度较快。 方式一:将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下: 进入到/mn
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PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
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ook开发环境中,调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用,它预先装好了不同的AI引擎,并且提供了非常多
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
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