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像无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 说明: 建议写清楚模型的使用方法,方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI Gallery工具链服务 任务类型 微调大师 在线推理服务 AI应用 文本问答/文本生成 支持 支持 支持 其他类型
--url:API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingF
主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求,可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例: 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点,输入指定的模型进行服务部署
模型的名称。 最新版本 模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如:
增加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”。 “启动命令” 指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,
标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格”
Standard,并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎,您可以构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建模型,并部署成在线服务。 面向熟悉
开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区域:华北-北京一、华北-北京四、华北-
om格式的模型转换能力,在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能? 您可以通过链接下载ATC模型转换工具,按照指导,在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力? ModelArts开发环境中在贵阳一Region,支持将ONNX或PyTorch模型转换到
1:${port}/v1/completions";若服务部署在生产环境中,该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。
配置信息。 “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”。 “启动命令” 选填参数,指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 如果使用预
理 统一管理 AI 开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程 多场景部署,灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署 AI工程化能力,支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力,提供数据诊断、模型监测等分析能力,训练智能日志分析与诊断
向信息,通过工具构造相应的API单元测试,将NPU输出与标杆比对,从而检测出精度有差异的API。更多介绍请参考Msprobe工具离线预检和在线预检介绍。 父主题: PyTorch迁移精度调优
用场景、使用方法等信息。 编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击操作列的“下
作业”页面,检查是否有“运行中”的训练作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>在线服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问: 在线JupyterLab访问,具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验,可以实现模型服务的即时可用性,开发者无需经历繁琐的环境配置步骤,即可直观感受模型效果,快速尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。
查项出现故障时,隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处
作业”页面,检查是否有“运行中”的训练作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>在线服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>