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发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式,这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后,需要在Workflow页面配置输入输出等参数;而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造,用户直接在SDK侧发布并运行工作流,节省了前往控制台进行配置运行的操作。
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
来提升任务的表现力,提供更丰富的用户体验,或是获取更全面的数据分析结果。例如,在实际应用场景中,可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外,多模态还可以细分为以下几个方面: 多模态理解:如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息,并将其综合起来形成有意义的知识。
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
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测试推理服务:工作流运行完成后,在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台,选择“部署上线>在线服务”,找到部署的推理服务,单击服务名称,进入服务详情页。单击“预测”,右边可查看预测结果。 图6 预测样例图 图7 预测结果 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
正常运行完成训练,会显示如下内容。 图7 训练完成 精度一般问题不大,step_loss都是一个较小值。 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 其它注意事项 默认500step保存一个checkpoint,可以通过在启动脚本
越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务,建议清除相关资源,避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
若需要部署量化模型,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 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生的可填写,用
务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 作业参数配置完成后,单击“启动作业”。 在“订单信息确认”页
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune文件夹中的文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── attention_processor
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── diffusers-train
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt