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创建并管理工作空间 工作空间是白名单功能,如果有试用需求,请提工单申请权限。 背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型,此时可以创建多个工作空间,把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中,便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑
检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例,介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授权范围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果
重。 方式二:基于DeepSeek官网提供的FP8权重转换为BF16权重。 方式一提供的权重是开发者在社区贡献的权重,如果是用于生产环境的业务,建议选择方式二,通过DeepSeek官方发布的FP8权重进行转换。 约束限制 由于模型权重较大,请确保您的磁盘有足够的空间放下所有权重,
周期越长,享受的折扣越大。一般适用于计算资源需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费:一种后付费模式,即先使用再付费,按照ModelArts计算资源的实际使用时长计费,秒级计费,按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足
Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务)作为一个面向客户的大模型服务化平台,提供简单易用的模型开发工具链,支持大模型定制开发,让模型应用与业务系统无缝衔接,显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开源大模型,含Llama、Baichu
升级模型服务 在AI开发过程中,服务升级包括对已部署的模型服务进行优化,以提高性能、增加功能、修复缺陷,并适应新的业务需求。更新模型版本作为服务升级的一部分,涉及用新训练的模型版本替换原来的模型,以提高预测的准确性和模型的环境适应性。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
运行中服务告警中出现该提示,可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时,选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时,需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内存溢出、是否因为业务使用量太大需要更多的内存。如果因业务原因需要更多内存,请升级在线服务选择更大内存规格的计算节点。
my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器,也可以由SideCar容器采集指标数据,然后将自定义指标采集容器指定到SideCar容器,这样可以不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open
线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、访问通道、传输协议,以上三个要素共同构成您的访问请求,三者可自由组合互不影响(例如不同的认证方式可以搭配不同的访问通道、不同的传输协议)。
释放Standard专属资源池和删除网络 删除资源池 当AI业务开发不再需要使用专属资源池时,您可以删除专属资源池,释放资源。 专属资源池删除后,将导致使用此资源的开发环境、训练作业和推理服务等不可用,且删除后不可恢复,请谨慎操作。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池
AI解决方案。MaaS提供的模型服务和华为云各AI应用层构建工具之间相互连通,通过灵活的组合方案,来帮助客户快速解决模型落地应用时所面临的业务及技术挑战。 MaaS应用实践中心结合KooSearch企业搜索服务、盘古数字人大脑和Dify,为具体的客户应用场景提供一整套解决方案。
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 benchmark代码目录 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zi
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zi
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zi
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zi
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zi
动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx
部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。
高可用冗余节点作为专属资源池内的备用节点,能够在普通节点故障时自动进行切换,可以提升资源池整体的SLA,有效避免单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行,将影响资源池的实际可用节点数量。资源池下发任务时,请注意选择实际可用的节点数量,当选择