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在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。
务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} {文件名} 其中,“repo_id”如何获取,文件名如何获取。 如下所示,表示下载文件“config.json”和“merges.txt”到服务器的缓存目录“/test”下,当回显“100%”时表示下载完成。
式。本次迁移使用的是静态shape方式进行模型转换。 获取模型shape 由于在后续模型转换时需要知道待转换模型的shape信息,此处指导如何通过训练好的stable diffusion PyTorch模型获取模型shape,主要有如下两种方式获取: 方式一:通过stable d
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:[pt、sft、rm、
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 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。
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图4 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训
者账户信息,按照提示输入即可。这里推荐使用Personal Access Token授权方式,如果出现密码失效报错请参考git插件密码失效如何解决? 图10 提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后,可以在JupyterLab的git插件页面的History页签,看到“orig
如果在使用Notebook时,需要访问其他账号的OBS桶,请查看您的账号是否有该OBS桶的访问权限。如没有权限,请参见在Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?。 检查委托授权 请前往权限管理,查看是否具有OBS访问授权。如果没有,请参考配置访问授权(全局配置)。 检查OBS桶是否为非加密桶
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code_dir+boot_file:取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks 否 Array of Task objects 任务列表。该功能暂未实现。 spec 否 Spec object 训练作业规格参数。有此字段时,无需填写tasks字段。 endpoints 否 JobEndpointsReq
editable Boolean 是否可编辑。 required Boolean 是否必须。 sensitive Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type String 有效种类。 valid_range Array of strings 有效范围。 表9 i18n_description
业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训
gface token进行登录: huggingface-cli login 登录成功后,直接启动步骤三中的Diffusers推理脚本即可实现自动下载。 对于ComfyUI框架,只需要下载safetensors文件即可,即 https://huggingface.co/stabi
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:sft、rm、ppo、dpo。
customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下,需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码,您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码,详情请参见ModelArts样例列
modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli configure为例,介绍如何配置用户名密码进行鉴权。 以下样例中所有以${}装饰的字符串都代表一个变量,用户可以根据实际情况指定对应的值。 比如${your_password}表示输入用户自己的密码信息。