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1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Flux模型的FLUX.1-dev版本分别使用ComfyUI 0.2.2和Diffusers 0.30
问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发框架和思路。例如,图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据,数据准备是AI开发的一个基础
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT
量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT
量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT
型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: Standard Notebook
Workflow的构成 工作流是对一个有向无环图的描述。开发者可以通过Workflow进行有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“模型管理”; 单击“创建”,进入创建模型界面,元模型选择“从容器镜像中选择”,选择自定义镜像; 配置“容器调用接口”和端口号,端口号与模型配置文件中的端口保持一致; 设置完成后,单击“立即创建”,等待模型状态变为“正常”; 重新部署在线服务。 父主题: Standard推理部署
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
自定义策略样例,ModelArts自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权,IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。 在I
自定义策略样例,ModelArts自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权,IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。 在I
Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 费用说明:本案例使用过程中,从AI
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格