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
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_samples 否 Boolean 是否导入样本。可选值如下: true:导入样本(默认值)
Gallery工具链服务创建成功且实际开始运行时,才会上报话单并开始计费,其他状态不上报就不计费,各个服务开始计费的状态如下。 微调大师:“训练中” AI应用:“运行中” 在线推理服务:“运行中” 计费规则 资源整点扣费,按需计费。 计费的最小单位为秒,话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI
model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端
ebook实例。 训练作业:训练作业运行时会收取费用,使用完请及时停止训练作业。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池:在使用ModelArts进行AI全流
Diffusion WebUI如何...。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式: 方式1:通过Ascend PyTorch,后端执行推理,又称在线推理。 方式2:通过模型静态转换后,执行推理,又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能,推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers
息进行升级。 约束限制 服务升级关系着业务实现,不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况,请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备,做好验证,即可实现业务不中断的无损升级。 表1 支持无损滚动升级的场景 创建模型的元模型来源 服务使用的是公共资源池
ebook实例。 训练作业:训练作业运行时会收取费用,使用完请及时停止训练作业。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池:在使用ModelArts进行AI全流
String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 update_time 否 Number 待过滤的更新时间,查询在线服务更新日志可使用,可准确过滤出某次更新任务;默认不过滤。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子账号使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子账号使用SMN消息服务的
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境
06:00完成了数据校验,10:06:00-11:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,并在12:00:00停止运行在线服务。同时,使用公共资源池运行实例,模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个(单价:3.40 元/小时);服务部署时选择资源池规格为CPU:
Step2 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: