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Gallery工具链服务创建成功且实际开始运行时,才会上报话单并开始计费,其他状态不上报就不计费,各个服务开始计费的状态如下。 微调大师:“训练中” AI应用:“运行中” 在线推理服务:“运行中” 计费规则 资源整点扣费,按需计费。 计费的最小单位为秒,话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI
model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端
ebook实例。 训练作业:训练作业运行时会收取费用,使用完请及时停止训练作业。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池:在使用ModelArts进行AI全流
Diffusion WebUI如何适配?。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式: 方式1:通过Ascend PyTorch,后端执行推理,又称在线推理。 方式2:通过模型静态转换后,执行推理,又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能,推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers
息进行升级。 约束限制 服务升级关系着业务实现,不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况,请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备,做好验证,即可实现业务不中断的无损升级。 表1 支持无损滚动升级的场景 创建AI应用的元模型来源
ebook实例。 训练作业:训练作业运行时会收取费用,使用完请及时停止训练作业。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池:在使用ModelArts进行AI全流
问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 问题8:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
、使用方法等信息。 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“数据集版本”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“数据集版本”页签。单击操作列的
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(6.3.906)
用场景、使用方法等信息。 编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”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 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击操作列的“下
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
06:00完成了数据校验,10:06:00-11:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,并在12:00:00停止运行在线服务。同时,使用公共资源池运行实例,模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个(单价:3.40 元/小时);服务部署时选择资源池规格为CPU:
单击待调用的服务名称,进入服务详情页面,获取“服务ID”。 图5 获取服务ID 返回ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中,选择“模型部署 > 在线服务”进入在线服务列表。 根据4获取的“服务ID”找到MaaS模型服务,服务名称为“MAAS_服务ID”,单击操作列的“修改”进入修改服务页面。
Step2 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
如果需要部署量化模型,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(6.3.908)
3构建的镜像。 图3 创建AI应用 将创建的AI应用部署为在线服务,大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理,请求路径填写/v2/models/en
Notebook”,单击“创建”,在创建Notebook页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击“部署”,在部署服务页面,资源池规格只能选择专属资源池。 父主题: 典型场景配置实践
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。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎,后端对于昇腾有充分的适配,模型转
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。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String