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在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
枚举值如下: 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。
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或者在ModelArts管理控制台,选择“部署上线>在线服务”,找到部署的推理服务,单击服务名称,进入服务详情页。单击“预测”,右边可查看预测结果。 图6 预测样例图 图7 预测结果 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。
github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3/services/bms/v1/region" ) func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密
在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。 常见问题 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息?
如果在其他功能(例如PyCharmtoolKit/VSCode登录,访问在线服务等)中使用到访问密钥AK/SK认证,获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称? 图8 已有委托 需要前往统一身份认证服务IAM控制台的委托页面删除。
表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1.8 CPU
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图30 终止训练作业 步骤5:清除相应资源 为避免产生不必要的费用,在完成试用后,建议您删除相关资源,如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook:在“Notebook”页面,单击对应实例操作列的“停止”。
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 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
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同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上,融入了对于昇腾硬件的适配与支持。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。
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in data.items(): infer_output["mnist_result"] = result[0].index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址
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