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如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
出现此问题现象,通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下: 精简模型,重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池,在部署上线为在线服务时,使用专属资源池进行部署。 父主题: 服务部署
服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查,修复代码,重新创建模型,部署服务。 父主题: 服务部署
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析,
部署上线失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面,在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务,自动学习部署的
N文件时,则需要根据配置文件生成映射文件;如果模型输入为文件时,则不需要。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”,默认进入“批量服务”列表。 在批量服务列表中,单击左上角“部署”,进入“部署”页面。 在部署页面,填写批量服务相关参数。
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
内存不足如何处理? 问题现象 在部署或升级在线服务时,如果部署或升级失败,并且在事件中出现如下类似提示。 图1 内存不足提示样例1 运行中服务出现告警时,在事件中出现建议:内存不足,请增加内存。 图2 内存不足提示样例2 原因分析 部署或升级时出现该提示,可能原因是选择的计算节点
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证
部署预测分析服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待训练状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,完成相关参数配置。
和创建模型界面上配置的端口。确认两处端口保持一致。模型创建界面如果不填端口信息,则ModelArts会默认监听8080端口,即镜像代码中启用的端口必须是8080。 图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建模型界面上配置的端口 健康检查配置有问题 镜像如果配置了健康检查,服务启动失败,从以下两个方面进行排查:
在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制? ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过容器引擎空间大小时,会提示镜像内空间不足。 当前,公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G,专属资源池容器
具体原因。 镜像健康检查配置问题,需修复代码后重新制作镜像创建模型后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 模型健康检查配置问题,需重新创建模型或者创建模型新版本,配置正确的健康检查,使用新的模型或版本重新部署服务。了解模型健康检查请参考
Standard推理部署 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中? ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数? 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? ModelArts平台是否支持多模型导入? 在Mod
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
部署上线 部署上线失败 父主题: 自动学习
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts
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