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Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL Finetune训练。
模型，加载模型，执行预处理，完成推理，拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下： 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建模型 使用模型部署在线服务 WebSocket在线服务调用 上传镜像至容器镜像服务 将准备好的本地镜像上传到容器镜像服务（SWR）。 使用镜像创建模型
ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用
时发现，就会导致无法及时释放资源，从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本，提高使用体验，ModelArts提供了卡死检测功能，能自动识别作业是否卡死，并在日志详情界面上展示，同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理同步在线服务
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
以通过如下方式重启在线服务： 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”，进入在线服务列表页面。您可以单击“操作”列的“更多>重启”，重启服务。 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”，进入在线服务列表页面。单击
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
模型镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建模型，接着部署模型为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
odelArts会自动识别导致作业失败的原因，在训练日志界面上给出提示。提示包括三部分：失败的可能原因、推荐的解决方案以及对应的日志（底色标红部分）。 图1 训练故障识别 ModelArts Standard会对部分常见训练错误给出分析建议，目前还不能识别所有错误，提供的失败可能
Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。 资源规格要求
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
已购买资源包，但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业？识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
正常”。 单击新建的模型名称左侧的小三角形，展开模型的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”，跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面，参考如下说明填写关键参数。 “名称”：自定义一个在线服务的名称，也可以使用默认值。 “资源池”：选择“公共资源池”。 “模型来源”和“选择模型及版本”：会自动选择模型和版本号。
删除资源标签 功能介绍 删除服务（目前只支持在线服务）的标签，支持批量删除。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_
json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动自定义镜像，在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST \ ht
通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 访问在线服务支持的访问通道
bandwidth contention 通信维度，识别计算和通信相互掩盖，可能会抢占通信带宽。 communication - retransmission 通信维度，识别通信重传问题，单次重传耗时4秒以上。 memory 内存维度，识别异常内存算子。 dataloader 数据加载
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