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Server提供多样化的xPU裸金属服务器,赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息,即可迅速创建弹性裸金属服务器,获取所需的云上物理资源,充分满足算法工程师在日常训练和推理工作中的需求。
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
“添加模型说明”,设置“文档名称”及其“URL”。模型说明最多支持3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成模型的创建。
ist格式填入,默认安装包存在先后依赖关系(即写在前面的先安装,写在后面的后安装),且支持线下wheel包安装(wheel包必须与模型文件放在同一目录)。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写? health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息,只有“mode
ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数? 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies”,表示配置模型推
单击模型名称,进入模型详情页面,查看模型详情信息。 部署服务并查看详情 在模型详情页面,单击右上角“部署>在线服务”,进入服务部署页面,模型和版本默认选中,选择合适的“实例规格”(例如CPU:2核 8GB),其他参数可保持默认值,单击“下一步”,跳转至服务列表页,当服务状态变为“运行中”,服务部署成功。 单击服务名
创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的? 问题现象 创建模型时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入模型时,ModelArts会将指
py”中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置,用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题: Standard推理部署
json文件内容一致。在步骤三:创建rank_table_file.json步骤中会用到。 server_count:节点个数。4机部署为4,2机部署为2。当2机部署时,server_list中填写的内容也只需要2机16卡的相关信息,当前样例为4机32卡,2机时请删除多余的信息。 devi
通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 问题现象 用户通过OBS导入模型时,选择使用基础镜像,用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑,出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因,但是通过logger打印日志无法在“在线服务”的日志中查看到部分内容。
5000 } } } 父主题: DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
运行代码及模型需安装的依赖包,默认为空。如果已在模型配置文件中配置dependencies信息时,则可不填,后台自动从配置文件的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。 apis 否 String 模型提供的推理接口列表,默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时
json文件,把model_type字段值改为“deepseekv2”。 转换后的权重文件再复制到其它三台机器的相同目录。 如果是新开的Server机器则需要安装torch、tqdm等软件包,具体命令如下 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录;并在进入的msmodelslim目录下,运行安装脚本install.sh。 cd msit/msmodelslim bash install.sh 执行install过程会下载依赖包,因此需要确保能够访问到pip源。
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net
在云监控平台查看在线服务性能指标 ModelArts支持的监控指标 为使用户更好地掌握自己的ModelArts在线服务和对应模型负载的运行状态,云服务平台提供了云监控。您可以使用该服务监控您的ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作,帮助您更好地了解服务和模型的各项性能指标。
以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
|──llama-factory.patch 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像