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Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1
服务管理概述 服务管理,包括将已创建成功的模型部署为在线服务或本地服务。可以实现在线预测、本地预测、服务详情查询、查看服务日志等功能。 这里的在线服务包括“predictor”和“transformer”两类,都包括下文描述的功能,本章节以“predictor”服务为例进行说明。
场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_
步骤六:预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务,您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。 在服务详情页,单击选择“预测”页签。
步骤六:预测分析 运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务,您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。 在服务详情页,单击选择“预测”页签。
出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面,在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务,自动学习部署的服务都是以“exeML-”开头的
续提供推理服务,请您及时更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,预测API切换域名后,由于内网VPC无法识别公网域名,请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题: 产品变更公告
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习
NodeCondtition中。同时,节点故障指标默认会上报到AOM,您可在AOM配置告警通知。 当发生节点异常时,在故障初步分析阶段,您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理,如果不是,则为故障,请联系客户经理发起维修流程(如果无客户经理可提交工单)。 表1 节点故障类型定义 NodeCondition
odelArts会自动识别导致作业失败的原因,在训练日志界面上给出提示。提示包括三部分:失败的可能原因、推荐的解决方案以及对应的日志(底色标红部分)。 图1 训练故障识别 ModelArts Standard会对部分常见训练错误给出分析建议,目前还不能识别所有错误,提供的失败可能
Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL Finetune训练。
时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展示,同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL推理。 资源规格要求
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求,可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例: 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点,输入指定的模型进行服务部署
已购买资源包,但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 从0-1制作自定义镜像并创建模型