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在安装ma-cli时会默认同时安装所需的依赖包。当显示“Successfully installed”时,表示ma-cli安装完成。 如果在安装过程中报错提示缺少相应的依赖包,请根据报错提示执行如下命令进行依赖包安装。 pip install xxxx 其中,xxxx为依赖包的名称。 父主题: ModelArts
资产发布成功后,发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图等,让资产更吸引人。其中,资产的公开权限和版本信息暂不支持修改。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”,封面图和二级标题内容自动同步,您可以直接在资产详情页查看修改结果。
rLab中下载大于100MB的文件到本地。 从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地 在JupyterLab文件列表中,选择需要下载的文件,单击右键,在操作菜单中选择“Download”下载至本地。 下载的目的路径,为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题: LLM大语言模型训练推理
8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先
8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先
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Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 其优势主要如下: 上下文引导:通过提供特定的提示或上下文信息,模型可以更好地理解生成内容的方向。 约束生成:可以设定某些限制条件,如关键词、主题或风格,使生成的内容更加一致和相关。 提高质量:通过引导,生成的文本通常更具逻辑性和连贯性,减少无关信息的出现。
提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级、容器级,多级故障恢复,保障千卡作业稳定训练。 多种资源形态 集群模式,开箱即提供好Kubernetes集群,直接使用,方便高效。 节点模式,客户可采用开源或自研框架,自行构建集群,更强的掌控力和灵活性。 零改造迁移 提供业界通用的k8s接口使用资源,业务跨云迁移无压力。
针对ModelArts中创建的模型,支持以下发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、模型开发商、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,加速AI资产的开发与落地。
Workflow被订阅后,详情页的“订阅”按钮显示为“已订阅”,订阅成功的资产也会展示在“我的Gallery > 我的资产 > Workflow > 我的订阅”。 使用免费Workflow 订阅成功的Workflow可在ModelArts管理控制台使用,支持导入工作流。 将订阅成功的Workflow导入至ModelArts控制台。
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建模型没有配置端口,或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登录Mo
用户也可以在ModelArts任务中添加标签时,创建新的标签,直接输入标签键和标签值即可。此处创建的标签仅当前的项目Project可见。不同的项目中查看不到。 Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts资源使用情况 登录TMS控制台,在资源标签页面根据资源类型和资源标签查询指定区域的资源任务。 区域:
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{pod_name}替换为您的pod名字(get pod中显示的名字),{namespace}替换为您的命名空间(默认为default)。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: