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bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问: 在线JupyterLab访问,具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
ge-patch14-336 at main (huggingface.co)),并在llava-v1.5-13b模型下的config.json文件中修改mm_vision_tower参数中的模型路径。 图3 提示clip-vit-large-patch14-336模型不能自动下载
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx
Placeholder(name="train_flavor", placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ), log_export_path=wf.steps.job_step
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀,默认为“obs://”,支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径,需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
如果需要部署量化模型,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(6.3.911)
如果需要部署量化模型,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(6.3.910)
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx
-X POST localhost:8183/sdapi/v1/txt2img -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"ultrarealistic shot of a furry blue bird"}' 执行成功显示:
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx
示例: example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务,获取对应服务的服务ID,描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。 表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径
动”,完成订单信息确认后单击“确定”开始构建AI应用。 当AI应用状态变为“运行中”时,表示启动成功。在AI应用详情页的“应用”页签,可以在线体验应用。 父主题: 发布和管理AI Gallery中的AI应用
、使用方法等信息。 编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击操作列的
在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面,选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”,可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”,详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能: 在“产品订购 > 订单管理 > AI Ga
场景 说明 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎
是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表,默认为false。 infer_type 否 String 推理方式,枚举值如下: real-time:在线服务,默认值 batch:批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。 offset
SWR OperateAccess 必选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 必选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格"
Step3 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: