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以出行场景的司乘安全算法为例,介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像在ModelArts构建成AI应用。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 在ModelArts管理控制台,使用创建好的AI应用部署为在线服务。
objects 节点steps使用到的数据。 parameters Array of WorkflowParameter objects 节点steps使用到的参数。 policies WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表8 StepExecution
为http。 MODELARTS_SSL_ENABLED = false “网络配置” 使用ModelArts边缘节点/边缘资源池时,显示该参数。容器镜像应用的访问方式,支持使用主机网络或使用端口映射。 主机网络:当前版本不支持该方式访问容器镜像。 端口映射:通过该方式访问时,需
您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像,无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包,可节约训练作业启动时间。 由于训练启动命令也会执行sh scripts/install
进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACL”,检查当前账号是否具备读写权限,如果没有权限,请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。
本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Wav2Lip模型用于推理的详细过程。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Wav2Lip模型用于推理的详细过程。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
value 否 Long 付费工作流可使用的时间值。 响应参数 状态码: 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result String 认证结果。 请求示例 对在线服务进行鉴权。设置付费工作流计费周期为“day”,付费工作流可使用的时间为“100”。 POST h
“我的发布”:可以查看个人发布的算法信息,如浏览量、收藏量、订阅量等。通过右侧的“上架”、“下架”或“删除”可以管理已发布的算法。资产下架后,已订阅该资产的用户可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。下架后的资产可以重新上架。资产未被订阅时可以删除资产。 “我的订阅”:可以查看个人订阅的算法信息,如发布
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像
ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤3 启动容器镜像
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像
代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见代码目录介绍。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。
问题定位解决 使用ptdbg_ascend工具dump全网数据,dump接口设置方法具体参考PyTorch精度工具。dump完成后compare GPU和NPU结果进行分析。 dropout算子引入了随机性偏差,如下图: 图2 随机性偏差 根据堆栈信息定位得知dropout是使用的torch
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url
称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理> 数据标注”,进入“数据标注”管理页面。 数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型,基于“标注类型”选择需要进行
pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。 父主题: 更多功能咨询
查看AI应用的事件类型和事件信息,请参见查看AI应用的事件 使用约束 根据创建AI应用时的设置,显示部署服务的使用约束,如请求模式、启动命令、模型加密等。对于异步请求模式的AI应用,可显示输入模式、输出模式、服务启动参数和作业配置参数等参数。 关联服务 展示使用该AI应用部署的服务列表,单击服务名称可以直接跳转到服务详情页面。
代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见代码目录介绍。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。