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3条。 “部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。 在AI应用列表中,
一个账号最多创建10个Notebook。 否 更多信息,请参见创建Notebook实例。 Standard推理部署在线服务 单个账号最多可创建20个在线服务。 是 提交工单申请提升配额 更多信息,请参见部署在线服务。 Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息,请参见部署批量服务。
首先检查npu-smi工具是否可以正常使用,该工具必须能正常使用才能继续后面的固件驱动安装,输入命令“npu-smi info”,完整输出下图内容则为正常。 如果命令未按照下图完整输出(比如命令报错或只输出了上半部分没有展示下面的进程信息),则需要先尝试恢复npu-smi工具(提交工单联系
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
3条。 “部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,
3条。 “部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。 在AI应用列表中,
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 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(6.3.905)
String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 update_time 否 Number 待过滤的更新时间,查询在线服务更新日志可使用,可准确过滤出某次更新任务;默认不过滤。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
击操作列“部署>在线服务”,将AI应用部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面,参考下图填写参数,然后根据界面提示完成在线服务创建。本案例适用于CPU规格,节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格,可选择免费规格进行部署(每名用户限部署一个免费的在线服务,如果您已经
配置文件中修改了端口号,需要在部署AI应用时,配置对应的端口号,使新的AI应用重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。 父主题: 服务部署
步骤7: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。
信息。 “部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 选填参数,指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 如果使用预
信息。 “部署类型” 选择此AI应用支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 选填参数,指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 如果使用预
8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文,其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。 父主题: Manifest管理
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)
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换AI应用的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
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。
mox.file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python:指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口(mox.file)。 mox.file:指MoXing框架中用于文件操作的接口,其与python接口一一对应关系。 tf
适配,包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提供了自动迁移工具进行GPU到昇腾适配,原理是通过monkey-patch的方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hccl对应的操作。如