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//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
必须为“代码目录”下的文件,且以“.py”结尾,即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。 代码目录路径中的启动文件为训练启动的入口。 设置算法启动方式(预置框架+自定义) 图2 使用预置框架+自定义镜像创建算法 需根据实际算法代码情况设置“镜像”、“代码目录”和“启动
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。 value 否 Map<String
性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上,融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对
为离线测评,不需要启动推理服务,目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub
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 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
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index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输
3.5,1.4,0.2 4.9,3.0,1.4,0.2 4.7,3.2,1.3,0.2 根据定义好的映射关系,最终推理请求样例如下所示,与在线服务使用的格式类似: { "data": { "req_data": [{ "input_1": 5.1, "input_2":
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 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
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ntainer_memory_working_set_bytes当前内存工作集(working set)使用量。(工作区内存使用量=活跃的匿名与和缓存,以及file-baked页<=container_memory_usage_bytes)) 兆字节(Megabytes) ≥0 NA
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Integer 模型部署的实例数,即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比,分配到此模型的流量权重;仅当infer_type为real-t
ntainer_memory_working_set_bytes当前内存工作集(working set)使用量。 工作区内存使用量=活跃的匿名页和缓存,以及file-baked页<=container_memory_usage_bytes。 兆字节(Megabytes) ≥0 NA
service {name}. Please disassociate it and try again. 删除在线服务{ID}失败,因为其已经和AI服务{名称}关联。请先取消关联。 取消对应在线服务的所有AI服务关联后重试。 400 ModelArts.3954 AI resource specification