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ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端
ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少? 服务部署完成且服务处于运行中后,可以往该服务发送推理的请求,请求的内容根据模型的不同可以是文本,图片,语音,视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址(华为云APIG网关服务的地址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。
最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。
ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“实例规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果实例数设置大于1,表示后台的计算模
模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型,会用到服务侧的标准镜像,标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务(OBS)导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定
若单机精度正常但多机精度异常,有可能是多机通信造成的精度问题,此时可以用精度工具的通信精度检测功能进行定位。部分集合通信算子要求通信域内各rank结果一致,如AllReduce、AllGather等,利用这一特性,工具将多机模型训练中产生的通信输出存盘,并传输到同一节点来比较其一致性,从
由算法迁移人员排查迁移后的NPU脚本是否存在问题,可以通过Beyond Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。 三方库版本比对 大模型训练通常会使用Deepspeed、Megatron等三方库,需要确保这些三方库的版本一致。
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
base块:基础配置块。 ModelName块:该模型所需配置的参数,如qwen2.5-7b块。 exp_name:实验块,训练策略-序列长度所需参数配置。 样例yaml文件仅展示常用实验配置,如需其他配置需根据样例自行添加,样例截图如下: 步骤二:执行训练任务 进入test-benchmark目录
访问在线服务支持的认证方式 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: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
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使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模
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