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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 使用AppCode认证鉴权方式进行在线预测
IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务产品文档》。 与对象存储服务的关系 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务产品文档》。
面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。
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_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。
Workflow工作流管理 获取Workflow工作流列表 新建Workflow工作流 删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution
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。
在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”。 在服务列表上方搜索框中,搜索条件选择“资源名称”,输入2中的在线服务名称,找到该资源。 单击操作列“更多 > 停止”,对在线服务执行停止操作。
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
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。单击服务名称进入服务详情页面,在“基本信息”区域,获取“服务ID”的值。 获取在线服务事件信息。
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型
“模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型,建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”,设置“文档名称”及其“URL”。模型说明最多支持3条。
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
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。
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)
本文档使用的推理接口是vllm。 --host:服务IP地址,如127.0.0.1。 --port:服务端口。
本文档使用的推理接口是vllm。 --host:服务IP地址,如127.0.0.1。 --port:服务端口。
步骤5:部署为在线服务(CPU) AI应用创建成功后,可将其部署为在线服务,在部署时可使用CPU资源。 单击AI应用名称左侧的单选按钮,在列表页底部展开“版本列表”,在版本的操作列中单击“部署 > 在线服务”。 在部署页面,参考如下说明填写关键参数。
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