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配置文件中修改了端口号,需要在部署AI应用时,配置对应的端口号,使新的AI应用重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。 父主题: 服务部署
如果需要部署量化模型,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 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
UI) Open-Clip模型昇腾适配 SD1.5 Finetune高性能训练 moondream2推理适配昇腾 BERT、YOLO等8个常用模型适配 配套CANN8.0.RC1镜像 参考文档 SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二:基于Notebook提供的预置镜像或第三方镜像,借助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像,构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在
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。
此处的环境变量取值仅为示例,涉及不同规格、引擎、Region可能取值不一样,此处仅供参考。 表1 路径相关环境变量 变量名 说明 示例 PATH 可执行文件路径,已包含常用的可执行文件路径。 “PATH=/usr/local/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/u
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理:提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注:提供在线标注能力,包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景;提供图片智能标注方案,提升标注效率;提供团队标注能力,支持多人协同标注与标注任务的审核验收
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 AIGC工具tailor使用指导
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
06:00完成了数据校验,10:06:00-11:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,并在12:00:00停止运行在线服务。同时,使用公共资源池运行实例,模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个(单价:3.40 元/小时);服务部署时选择资源池规格为CPU:
异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
Notebook”,单击“创建”,在创建Notebook页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击“部署”,在部署服务页面,资源池规格只能选择专属资源池。 父主题: 典型场景配置实践
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
Iterations ÷(卡数 x 实例数 x 吞吐)+ 前后处理时间 单位:小时 表3 参数说明 参数 说明 经验系数 经验系数与模型训练迭代过程中处理的序列长度和批次大小有关。 Qwen2-72B-1K模型的经验系数 = 512 x 1024 ÷ 3600 ≈ 146 其他模型的经验系数 = 32