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附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
指定排序字段,可选“create_at”、“model_version”、“model_size”,默认是可选“create_at”。 order 否 String 排序方式,可选“asc”或“desc”,代表递增排序及递减排序,默认是“desc”。 workspace_id 否 String 工作空间ID,默认为“0”。
2048B、4096B。 创建文件越快,越容易触发(机制大概是:有一个缓存,这块大小和上面的1和2有关,目录下文件数量比较大时会启动,使用方式是边用边释放)。 程序运行过程中,产生了core文件,core文件占满了"/"根目录空间。 处理方法 排查数据集大小、数据集解压后的大小,
Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布,一次性完成前后端插件的安装,安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装,不要使用默认的anacond
Task is running. 可能原因 镜像过大Push任务一直在运行,或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务,查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功,请重新注册镜像。 如果未Push成功,联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题:
lArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击
lArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击
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间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击
除对应的版本。 如果模型的版本已经部署服务,需先删除关联的服务后再执行删除操作。版本删除后不可恢复,请谨慎操作。 删除模型 在“模型管理”页面,单击模型“操作”列的“删除”,即可删除对应的模型。 如果模型的版本已经部署服务,需先删除关联的服务后再执行删除操作。模型删除后不可恢复,请谨慎操作。
相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spark引擎相连接,让数据工程师能便捷地使用Notebook进行大数据开发,以及如何在DataArts Studio服务配置Notebook文件定时调度任务。
ModelArts入门指引 本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题,帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开
的方案,高效解决业务内容审核的算力/国产化需求,助力企业业务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量,加强公共安全,优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生产线能力和高性能AI算力,提升大模型推理效率,为矿山行业带来更高效、智能、安全和可持续的生产方案。
memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: Standard Notebook
节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看服务详情章节。 父主题: ModelArts Standard资源监控