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服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数;其它平台的Session鉴权请参考Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象进行更新服务配置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from modelarts.session
Lite Server GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试? GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic? 如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级?
使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 问题现象 用户使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误,可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件(路
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
初始化。 因此,推荐在创建AI应用时配置健康检查,并设置合理的延迟检测时间, 实现实际业务的是否成功的检测,确保服务部署成功。 父主题: 在线服务
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题: AIGC模型训练推理
已存在部署完成的服务。 已完成模型调整,创建AI应用新版本。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 在部署完成的目标服务中,单击操作列的“修改”,进入“修改服务”页面。 在选择模型及配置中,单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
SimDeduplication效果图 表1 高级参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 simlarity_threshold 否 0.9 相似程度阈值,两张图片间的相似度大于阈值时,其中一张会作为重复图片被过滤掉。取值范围为0~1。 do_validation 否 True 是否进行数据校验,
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服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
name/obs_file.txt",path="/home/user/obs_file.txt") 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点,但可能在数值范围和稳定性方面略逊一筹。因
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后,已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址,但是调用发起方的客户端访问该地址不通,出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地
准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点,但可能在数值范围和稳定性方面略逊一筹。因
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