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服务状态一直处于“部署中” 问题现象 服务状态一直处于“部署中”,查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。
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。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测,由于console的网络链路的不同,此时要求请求体的大小不超过8MB。
管理批量服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作,“部署中”状态的服务无法启动。启动服务,当服务处于“运行中”状态后,ModelArts将开始计费。
如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(+86-4000-955-988或+86-950808)与我们联系。 父主题: 下线公告
在模型广场查看模型 在模型广场页面,ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型,在模型详情页可以查看模型的详细介绍,根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理,接入到企业解决方案中。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。
ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。 ECS服务器基础镜像需要用Ubuntu 18.04的。 ECS服务器和SFS Turbo需要在同一子网中。 操作步骤 在ECS服务器中设置华为云镜像源。 sudo sed -i "s@http://.
如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。
如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。
该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能,可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。如果华为账号已经能满足您的要求,不需要通过IAM对用户进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用ModelArts服务的其他功能。
如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。
方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。
cd ascend_vllm Step4 部署并启动推理服务 在Step3中的terminal部署并启动推理服务。有2种方式,使用vllm-api启动推理服务,或者使用openai-api启动推理服务。
获取在线服务信息 在调用接口时,需获取在线服务的调用地址,以及在线服务的输入参数信息。步骤如下: 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。
如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。
方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。
自动化脚本快速部署推理服务(推荐) 场景描述 本方案提供了一键式安装脚本start.sh,用于快速部署推理服务。
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。
策略及授权项说明 如果您需要对您所拥有的ModelArts进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),如果华为云帐号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用ModelArts
WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 前提条件 在线服务部署时需选择“升级为WebSocket”。
标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题: 数据管理