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AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
配置Lite Server存储 Server服务器支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案,主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置,请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS
查看在线服务详情 当模型部署为在线服务成功后,您可以进入“在线服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”,进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息,详情说明请参见表1。
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务),提供了简单易用的模型开发工具链,支持大模型定制开发,让模型应用与业务系统无缝衔接,降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时,可以参考快速入门使用ModelArts
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16
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Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
advisor调优总体步骤 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤: 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。 创建advisor分析环境。 操作步骤 明确性能问题类型,准
LLaMA-VID基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaMA-VID的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。
Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户。
在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源(OBS和SWR) 配置权限 创建专属资源池(不需要打通VPC) 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架,并对不同的框架提供了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Asc
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义,实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下: 当需要对图像进行增强,对语音进行除噪等操作时,可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测,
错误码 当您调用API时,如果遇到“APIGW”开头的错误码,请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 100 ModelArts.0116 The expected {0} exceeds the quota limit. 资源{0}超过配额限制。