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管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
JobStep( name="training_job_1", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
参数说明如下: --width :生成图片的宽 --height: 生成图片的长 --num_inference_steps:推理步数 --dynamo: 使用图模式。如果使用该参数,则首次编译时间较长,请耐心等待。 推理完成后,生成的图片image_1024x688.png保存在当前路径下,如下图所示。
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。
表1 ConditionStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 条件节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str conditions
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
长训Loss比对结果 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
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、
policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码,而不是进行抽象处理。因此,与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中,而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而,这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏
ch上达到开源社区的最佳水平,甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini Pro 的性能。 MiniCPM-V2.0值得关注的特性包括: 领先的 OCR 和多模态理解能力。MiniCPM-V2.0显著提升了OCR和多模态理解能力,场景文字理解能力接近Gemini Pro,在多个
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入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×7
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算
编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击操作列的“下载”,选择保存路径单击“确认”,即可下载文件到本地。
json # json文件 │ └── new_single_bar # 图片目录 │ └── single_bar_1_1000.jpg │
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/workfl
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模
moondream2:/home/ma-user/ #复制moondream2目录到容器中 Step5 准备测试数据 需要用户自己准备测试图片。 将测试图片存放在宿主机/home/temp/data目录下,修改目录权限后,复制到容器中。 chmod -R 777 data #修改data目录权限