检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于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“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因。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
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_
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 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。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
行历史。 图5 在Notebook Job Definitions页签单击任务名称 图6 设置定时任务 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
在开发环境中创建MindInsight可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间> Noteb
在开发环境中创建TensorBoard可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间 > Note
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、
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传O
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
graph failed 问题现象 日志提示:Compile graph failed。 图1 报错提示 原因分析 模型转换时未指定Ascend后端。 处理方法 需要在模型转换阶段指定“--device=Ascend”。 父主题: 常见问题
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
单击操作列“部署>在线服务”,将模型部署为在线服务。 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,如果您已经部
Diffusion(简称SD)是一种基于Latent 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
静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape,也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景: 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape,此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换为和onnx模
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。
flow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow:停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。
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
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf