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图3 采集训练的Profiling数据 使用ma-advisor命令行工具对上述Profiling数据进行分析,会在当前工作目录下输出“ma_advisor_{timestamp}.html”和“log/ma_advisor_{timestamp}.xlsx”文件,如果识别到AOE
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
in data.items(): infer_output["mnist_result"] = result[0].index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址
同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上,融入了对于昇腾硬件的适配与支持。
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。
5.1,3.5,1.4,0.2 4.9,3.0,1.4,0.2 4.7,3.2,1.3,0.2 根据定义好的映射关系,最终推理请求样例如下所示,与在线服务使用的格式类似: { "data": { "req_data": [{ "input_1": 5.1, "input
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。
它可以帮助人们完成各种任务,如数据分析、自然语言处理、图像识别等。人工智能的发展可以分为弱人工智能和强人工智能。
ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务(例如:创建Notebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
在线服务配额不足 请检查在线服务剩余配额 400 ModelArts.4861 Insufficient quota for batch services. 批量服务配额不足 请检查批量服务剩余配额 400 ModelArts.4870 HBase error.
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。