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Training OBS Path OBS路径(该路径必须是存在的),用于保存代码和训练模型及日志的输出 Running Parameters 训练脚本接收的参数。 Specifications 计算规格,这里选择Ascend类型的,以界面实际可选值为准。 Compute Node 节点数(单机训练默认为1)
--url:API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingF
推理部署使用场景 创建AI应用 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
部署AI应用(部署上线) 部署AI应用(在线服务) 部署AI应用(批量服务) 部署AI应用(边缘服务) 修改服务 启动、停止、删除、重启服务 查看服务的事件
表1 批量服务参数 参数 说明 名称 批量服务名称。 服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 计算节点规格 批量服务的节点规格。 计算节点个数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。
订阅应用模型与云服务订阅AI应用的区别: 在管理控制台,模型管理所在位置不同。订阅应用统一管理在“AI应用>订阅应用”页面中,而云服务订阅AI应用管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。订阅应用,模型来源于AI Gallery;云服务订阅AI应用,模型来源于其他AI服务开发的模型。
订阅应用模型与云服务订阅AI应用的区别: 在管理控制台,模型管理所在位置不同。订阅应用统一管理在“AI应用>订阅应用”页面中,而云服务订阅AI应用管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。订阅应用,模型来源于AI Gallery;云服务订阅AI应用,模型来源于其他AI服务开发的模型。
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。 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 Noteb
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。 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 Noteb
期为“按账期”,您也可以设置其他统计维度和周期,详细介绍请参见流水与明细账单。 查看在线服务的账单 ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称,而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致,您需要先了解资源名称的查询方法,以及资源名称与
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
见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 图1 AI Gallery使用流程 AI Gallery也支持管理从M
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
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
单击新建的AI应用名称左侧的小三角形,展开AI应用的版本列表。在操作列单击“部署 > 在线服务”,跳转至在线服务的部署页面。 在部署页面,参考如下说明填写关键参数。 “名称”:自定义一个在线服务的名称,也可以使用默认值。 “资源池”:选择“公共资源池”。 “AI应用来源”和“选
默认为1。 service_name:服务名称,保存评测结果时创建目录,示例为:qwen-14b-test。 eval_dataset:评测使用的评测集(枚举值),目前仅支持mmlu、ceval。 service_url:服务接口地址,若服务部署在notebook中,该地址为"http://127
日志提示“ValueError: label_map not match” 问题现象 日志提示“ValueError: label_map not match”,且打印出标签数据,如: ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange'
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
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,