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deploying:部署中,服务正在部署,调度资源部署等。 concerning:告警,后端实例异常,可能正在计费。例如多实例的情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数据,Model
Gallery中,您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法,直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅算法 登录“AI
开发环境计费项 计费说明 在ModelArts开发环境中运行Notebook实例时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 Notebook实例停止运行时,EVS还会持续计费,需及时删除才能停止EVS计费。 计算资源费用: 如果运行N
列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>在线服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>批量服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该
通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式,具体逻辑模型参考此处。
通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换AI应用的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>在线服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>批量服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该
让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型
已购买套餐包区域可参见如何查看在哪个区域购买的套餐包?。 购买的套餐包不支持在此场景中使用。例如,您购买的套餐包只支持在训练中使用,那么在部署上线时就不支持使用此套餐包。查看已购买的套餐包支持场景可参见套餐包。 父主题: 计费FAQ
自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布
系统容器异常退出 问题现象 在训练创建后出现“系统容器异常退出”的故障。 [ModelArts Service Log]2022-10-11 19:18:23,267 - file_io.py[1ine:748] - ERROR: stat:404 errorCode:NoSuchKey
设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因(例如容错重启、资源抢占、作业卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 父主题: LLM大语言模型训练推理
昇腾迁移融合算子API替换样例 部分torch原生的API在下发和执行时会包括多个小算子,下发和执行耗时较长,可以通过替换成NPU API来使能融合算子,提升训练性能。 API替换总览 •torch_npu.optim.NpuFusedAdamW •optimizer.clip_grad_norm_fused_
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题: AI Gallery(新版)