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场景 说明 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎
是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表,默认为false。 infer_type 否 String 推理方式,枚举值如下: real-time:在线服务,默认值 batch:批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。 offset
该接口支持管理员给IAM子用户设置委托,支持设置当前用户的访问密钥。 若没有授权,ModelArts服务的数据管理、训练管理、开发环境、在线服务等功能将不能正常使用。 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。 在管理用户授权时,可以调用删除授权接口删除指定用户的授权或者删除全量用户的授权。
SWR OperateAccess 必选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 必选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
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
平均可以生成3个有效token,即用1.5倍的时间代价,生成了3倍的token数量,性能提升了100%。 投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数,使用投机推理功能。 表1 投机推理相关参数 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline speculative_model
业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 在线服务 LTS lts:groups:create lts:groups:list lts:topics:create lts:topics:delete lts:topics:list 建议配置,在线服务配置LTS日志上报。 批量服务 OBS
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
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
测试推理服务:工作流运行完成后,在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台,选择“部署上线>在线服务”,找到部署的推理服务,单击服务名称,进入服务详情页。单击“预测”,右边可查看预测结果。 图6 预测样例图 图7 预测结果 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务,建议清除相关资源,避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
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
建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK? 如果在其他功能(例如PyCharmtoolKit/VSCode登录,访问在线服务等)中使用到访问密钥AK/SK认证,获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称? 图8 已有委托
h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题: Standard推理部署
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>
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
在单卡环境下,执行一个Epoch训练任务,GPU和NPU训练叠加效果如下: 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图,蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下,Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题: 精度对齐
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
Job>Stop”,或者直接在网页端单击终止。 图30 终止训练作业 步骤5:清除相应资源 为避免产生不必要的费用,在完成试用后,建议您删除相关资源,如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook:在“Notebook”页面,单击对应实例操作列的“停止”。 在PyCharm菜单栏中,选择“ModelArts