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
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可输入代码进行测试。在“自动学习”
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加文本进行测试。在“自动学习”
”,至此,已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习物体检测项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,“服务部署
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”
供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
Lite Cluster资源配置 Lite Cluster资源配置流程 配置Lite Cluster网络 配置kubectl工具 配置Lite Cluster存储 (可选)配置驱动 (可选)配置镜像预热
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5