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开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。
ork/ 当存在两个以及以上工程的log时,界面如下。通过Runs下选择查看相对应的log。 图1 MindInsight界面(2) Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分,而训练看板的标签包含:标量可视化、参数分布图可
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
ModelArts的推理在线服务对应的资源类型。 ModelArts-ResourcePool ModelArts的专属资源池对应的资源类型。 如您的组织已经设定ModelArts的相关标签策略,则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则,则可能会导致资源创建失败,请联系组织管理员了解标签策略详情。
workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 String 服务包状态。 pool_id 是 String 资源池ID。 service_id 否 String 在线服务ID。 workflow_id
止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow:停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程,可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移,建议填写下方的推理业务迁移评估表,并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估,以确保迁移项目能顺利实施。 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估:
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时,状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测,可能存在预测失败的风险,请从以下4个角度进行排查,并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测,请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行,ModelArts
在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码
nstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没
场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pr
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,自动学习部署的服务都是以“exeML-”开头的。单击服务
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
支持从OBS中导入新的数据,导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。