检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
调用方式请参见《SDK参考》>“场景1:部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外,您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口,建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful API的指导。 父主题: 管理同步在线服务
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“模型管理”; 单击“创建”,进入创建模型界面,元模型选择“从容器镜像中选择”,选择自定义镜像; 配置“容器调用接口”和端口号,端口号与模型配置文件中的端口保持一致; 设置完成后,单击“立即创建”,等待模型状态变为“正常”; 重新部署在线服务。 父主题:
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。
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。
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
5055: 订阅已过期。 处理方法 在权限管理页面进行依赖服务的授权。完成委托授权请参考了解ModelArts权限配置。 检查是否有OBS权限或者接口操作权限。 订阅已过期,可以在AI Gallery确认可以续订后,重新订阅。 父主题: 模型管理
硬件升级)时存在的精度下降问题,对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值,进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口,跟踪计算图中算子的前向传播与反向传播时的输入与输出,然后再使用子命令compare进行比对生成比对表格。当前比对结果支持计算Cosine
pip源中不存在的包,此处以“apex”为例,请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。 该样例已将安装包上传至“obs://cnnorth4-test/codes/mox_benchmarks/apex-master/”中,将在启动文件中添加以下代码进行安装。 try: import
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。
算法uuid,创建算法时无需填写。 name String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description String 对算法的描述,默认为“NULL”,字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id String 指定算法所处的工作空间,默认值为“0”。“0”
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。
job_name 是 String 训练作业名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述,默认为“NULL”,字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情请参见表3。
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai、openai-chat等。本文档使用的推理接口是vllm,而llava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。
基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线,长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启,且默认值为“1小时”,表示该Notebook实例将在运行1小时之后自动停止,即1小时后停止规格资源计费。
算法uuid,创建算法时无需填写。 name 是 String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述,默认为“NULL”,字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id 否 String 指定算法所处的工作空间,默认值为“0”。“0”
流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下,对不同的执行做了很好的数据隔离。 常用方式 InputStorage(路径拼接) 该对象主要用于帮助用户统一管理输入的目录,使用示例如下: import
数据中加载batch的数据,最终将各个进程的梯度进行平均作为最终梯度,由于样本量更大,因此计算出的梯度更加可靠,可以适当增大学习率。 以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CP
Toolkit插件提供的登录和连接按钮,连接云上实例。 VS Code手动连接Notebook 该方式是指用户使用VS Code Remote SSH插件手工配置连接信息,连接云上实例。 安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时,首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式:
使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。