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otebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 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
Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换,用户需要导出对应的模型文件,推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX,操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下: import torch import
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 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 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。
下。工具相关介绍在benchmark代码目录。 约束限制 当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三:上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
在使用ModelArts进行AI开发时,会将数据保存至OBS、EVS或SFS中,此时会产生单独的存储计费,具体费用以OBS、EVS和SFS的计费标准为准。 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 按需计费 计算资源费用:规格单价 × 时长 每小时的费用 计算资源费用:3.50(规格单价:元/时)× 720(时长:720小时)=
注意:推理应用开发时,需要使用模型的Resize功能,改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
用途,可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理,如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段,表示推理输出的结果文件位置。 id
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
将数据集中的数据标注为难例 针对标注作业中,已标注或未标注数据,也可以将图片数据标注为难例。标注为难例的数据,对后续模型训练中,通过内置规则提升模型精度。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”,单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。 在标
算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则: 必须为/home下的目录。 v1兼容模式下,当前字段不生效。 当code_dir以file://为前缀时,当前字段不生效。 working_dir 否 String 运行算法时所在的工作目录。规则:v1兼容模式下,当前字段不生效。 environments
算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下: 必须为/home下的目录; v1兼容模式下,当前字段不生效; 当code_dir以file://为前缀时,当前字段不生效。 working_dir String 运行算法时所在的工作目录。规则:v1兼容模式下,当前字段不生效。 environments
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 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。
算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下: 必须为/home下的目录; v1兼容模式下,当前字段不生效; 当code_dir以file://为前缀时,当前字段不生效。 working_dir String 运行算法时所在的工作目录。规则:v1兼容模式下,当前字段不生效。 environments
cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题: 分布式模型训练
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则: 必须为/home下的目录。 v1兼容模式下,当前字段不生效。 当code_dir以file://为前缀时,当前字段不生效。 working_dir 否 String 运行算法时所在的工作目录。规则:v1兼容模式下,当前字段不生效。 job_description
执行静态,动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch