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部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.4.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。
rts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从数据准备、模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发)。 本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发,如果您习惯使用API或者SDK进行开发,建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。
delArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式,说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。 准备工作 ModelArts提供了集群视图、节点视图、用户视图、任
不允许子账号使用公共资源池创建作业 本章节介绍如何控制ModelArts用户权限,限制用户使用ModelArts公共资源池的资源创建训练作业、创建开发环境实例,部署推理服务等。 场景介绍 对于ModelArts专属资源池的用户,不允许使用公共资源池创建训练作业、创建Noteboo
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在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。
委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 本章节介绍如何配置ModelArts委托权限,允许用户使用专属资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 场景介绍 对于使用ModelArts专属资源池的用户,在控制台创建完网络后,在网络列表页“操作 >
作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳
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生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成SDXL的LoRA微调训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-
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单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。 在“总览”页面可以查看到当前的欠费金额。 如果存在欠费,请及时充值。更多关于欠费还款操作,请参见如何进行欠费还款。 父主题: 计费相关
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。
场景描述 ModelArts作为顶层服务,其部分功能依赖于其他服务的访问权限。本章节主要介绍对于IAM子账号使用ModelArts时,如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限,由主用户来控制,主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限,从而控制用户组
从0-1制作自定义镜像并创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。