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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)
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。
json文件中配置。当业务可提供正常服务时,健康检查接口返回健康状态,否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级,必须配置健康检查接口。 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用OBS外部存储挂载功能,需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”,避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
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
--max-workload-num: 每个文件记录的最大请求数量,当请求数超过该值时才会触发配比调整 除了在线配比调整的功能之外,还提供了额外离线估算最优配比的工具,用户可以在服务启动之前用此工具获得一个较优的配比,使用示例如下: python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_se
本教程需要使用到的AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip软件包中的关键文件介绍如下。 ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测
表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
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
该接口支持管理员给IAM子用户设置委托,支持设置当前用户的访问密钥。 若没有授权,ModelArts服务的数据管理、训练管理、开发环境、在线服务等功能将不能正常使用。 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。 在管理用户授权时,可以调用删除授权接口删除指定用户的授权或者删除全量用户的授权。
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
、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
bucket/XXX.txt”。用户无法直接使用open方法打开OBS文件,上面描述的打开本地文件的代码将会报错。 OBS提供了很多方式和工具给用户使用,如SDK、API、console、OBS Browser等,ModelArts mox.file提供了一套更为方便地访问OBS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──ascendcloud_patch/ # patch补丁包 |──benchmark/ #工具包,存放数据集及基线数据 |──trainer.py # 训练启动脚本
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。