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计算节点规格:华北-北京四可支持限时免费的规格,但每个用户仅允许创建一个基于此免费规格的实例。 按需计费规格,使用完之后请及时停止Workflow,避免产生不必要的费用。 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
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
0:8080 (Press CTRL+C to quit) 步骤七 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
与云容器引擎的关系 ModelArts使用云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)部署模型为在线服务,支持服务的高并发和弹性伸缩需求。CCE的更多信息请参见《云容器引擎用户指南》。 与容器镜像服务的关系 当使用ModelArts不支持的AI框架构建模型时,
与云容器引擎的关系 ModelArts使用云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)部署模型为在线服务,支持服务的高并发和弹性伸缩需求。CCE的更多信息请参见《云容器引擎用户指南》。 与容器镜像服务的关系 当使用ModelArts不支持的AI框架构建模型时,
es_seconds 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒(Bytes/Second) ≥0 NA NA NA 上行Bps ma_node_network_transmit_rate_bytes_seconds 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 字节/秒(Bytes/Second)
--port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model:HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
--port:服务部署的端口,注意如果不同实例部署在一台机器上,不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口,在后续推理性能测试和精度测试时,服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model:HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs:同时处理的最大句子数量
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程,并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
(Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test,将要测试的图片放到Qwen-VL/infer_test/images文件夹中,执行如下命令,运行推理脚本。 bash infer_demo.sh 推理结果如下所示:
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
valid_data: [ "your val data path" ] # 训练集和验证集可以相同 split: 1,0,0 # 训练集,验证集,测试集比例 num_workers: 8 # 数据加载器的工作线程数 force_train: True # 在加载checkpoint时允许missing
预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后,您可以单击操作列的预测,进入服务详情页的“预测”页面。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6:清除资源 为避免产生不必要的费用,通过此示例学习订阅算法的使用后,建议您清除相关资源,避免造成资源浪费。
Multi-step 一次调度多次推理,降低调度上的cpu-overhead。 量化 W4A16-AWQ、GPTQ 权重Int4量化,降低显存消耗和时延。小并发时延提升80%,精度损失2%以内。 W8A8-smoothQuant 权重Int8量化,降低显存消耗,吞吐提升30%;精度损失1.5%以内。
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an