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接口:离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致,无缝迁移。 Ascend-vLLM支持的特性介绍 表1 Ascend-vLLM支持的特性 特性名称 特性说明 调度 Page-attention 分块管理kvcache,提升吞吐。
ModelArts开发环境 ModelArts作为华为云上的AI开发平台,提供交互式云上开发环境,包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链,帮助用户完成昇腾迁移的调测过程,进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务,或者运行到自己的运行环境中。
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule 否 Array of Schedule objects 服务调度配置,仅在线服务可配置,默认不使用,服务长期运行。 description 否 String 服务描述,不超过100个字符,不能包含字符有!
图5 调用在线服务 父主题: Standard推理部署
查看服务的事件类型和事件信息,请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自定义时间段您可以选择开始时间和结束时间。 当服务启用运行日志输出后,页面展示存放到云日志服务LTS中的日志信息。
也可使用此免费算力,在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例,打开即可编码。
服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”,进入自动学习总览页面。
Qwen-VL Diffusers Koyha_ss Wav2Lip InternVL2 OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 CogVideoX LLaVA-NeXT LLaVA MiniCPM-V2.0 FLUX.1 Llmma-3.2-11b 文生图模型训练推理 文生视频模型训练推理
在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
说明: 针对机器学习类模型,仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。
服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”,进入自动学习总览页面。
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InternVL2 OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 CogVideoX LLaVA-NeXT LLaVA MiniCPM-V2.0 FLUX.1 Llmma-3.2-11b CogVideoX1.5 5b MiniCPM-V2.6 文生图模型训练推理 文生视频模型训练推理
可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7 LabelAttribute 参数 是否必选 参数类型
NAMED_ENTITY_RECOGNITION (命名实体) TEXT_TRIPLE (文本三元组) AUDIO_CLASSIFICATION (声音分类) SPEECH_CONTENT (语音内容)SPEECH_SEGMENTATION (语音分割) TABLE (表格数据) VIDEO_ANNOTATION (视频标注
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。
在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
在版本列表单击“部署”,可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”,详细操作步骤请参见部署服务。