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Gallery在线推理服务部署模型。 如果使用自定义镜像进行训练,操作步骤可以参考使用AI Gallery微调大师训练模型,其中“训练任务类型”默认选择“自定义”,且不支持修改。 如果使用自定义镜像进行部署推理服务,操作步骤可以参考使用AI Gallery在线推理服务部署模型,
其他任务类型的模型,其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
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”:按照界面提示规则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
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务和边缘服务有什么区别? 为什么选择不了Ascend Snt3资源? 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 服务预测请求体大小限制是多少? 在线服务部署是否支持包周期? 部署服务如何选择计算节点规格?
如果服务不再使用,您可以删除服务释放资源。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。 单击目标服务名称,进入服务详情页面,单击右上角“删除”删除服务。
如果服务不再使用,您可以删除服务释放资源。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在线服务 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。 单击目标服务名称,进入服务详情页面,单击右上角“删除”删除服务。
服务运维阶段,先利用镜像构建AI应用,接着部署AI应用为在线服务,然后可在云监控服务(CES)中获得ModelArts推理在线服务的监控数据,最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段,先将业务系统对接在线服务请求,然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图
Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测) 部署在线服务 使用大模型在ModelArts
务。 当修改了服务的某些参数配置时,系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时,若涉及重启,会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 批量服务参数说明请参见部署为批量服务。 边缘服务参数说明请参见部署为边缘服务。
登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中
登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
规则。 综上,在线服务的运行费用 = 计算资源费用(3.50 元) + 存储费用 示例:使用专属资源池。计费项:存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务,并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算,那么运行这个在线服务的费用计算过程如下:
Standard创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到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AI应用
其中ServiceStep节点包含两个输入,一个是模型列表对象,另一个是在线服务对象,此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务,如下图所示: 在线服务开关默认关闭,节点走部署服务的流程;如果需要更新服务,则手动打开开关,选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时,需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。
击操作列“部署>在线服务”,将AI应用部署为在线服务。 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
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数,在线服务字段。 model_version String 模型版本,在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存,单位MB。 gpu_usage Float
服务当前运行所用配置的更新时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址,只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间,距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数,未配置自动停止则不返回。
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