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署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数)。对于已部署的在线服务,ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务,使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务,具体操作可以参考案例:使用ModelArts
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例,介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型,更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
用途,可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理,如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段,表示推理输出的结果文件位置。 id
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
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。
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch
--memory_efficient \ --eval 启动剪枝模型推理服务 使用剪枝特性时,启动推理服务时的model_path请使用剪枝处理后的模型。具体参考启动推理服务。 父主题: 推理关键特性使用
|──logs # 训练过程日志 |──preprocessed_data # 训练过程预处理后数据集目录 |──saved_checkpoints # 训练生成权重文件 Yi-34B、Qwen1.5系列、GL
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。
执行静态,动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
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
远程使用Notebook实例、通过VS Code远程使用Notebook实例、通过SSH工具远程使用Notebook。 在AI开发过程中,如何将文件方便快速地上传到Notebook几乎是每个开发者都会遇到的问题。ModelArts提供了多种文件上传方式,在文件上传过程中,可以查看上传进度和速度。
部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6
部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6
部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示