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local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中,增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
镜像导入ModelArts,创建为AI应用,用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型:ModelArts的AI Gallery中提供了免费模型供用户一键部署,您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时,如果
在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试,即在导入模型或模型调试后,在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor说明
对当前代码进行打断点,即在代码左侧进行单击,就会出现小红点。 此时,即可按照正常的代码调试步骤对代码调试,在界面左边会显示debug信息,代码上方有相应的调试步骤。 相关操作 卸载VS Code插件操作如图15所示。 图15 卸载VS Code插件 常见问题 报错“Permissions
ImportError: No module named npu_bridge.npu_init 检查下训练作业使用的规格是否支持NPU,有可能是训练时使用了GPU规格,导致发生了NPU相关调用报错。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。
TrainingFiles code_dir = os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中,实际上训练脚本可以是任何来源,只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path
filename, filepath) statinfo = os.stat(filepath) print('Successfully downloaded %s %d bytes.' % (filename, statinfo.st_size)) return
支持分析指标及其说明 表1 分析指标列表 名称 说明 分析说明 分辨率 Resolution 图像分辨率。此处使用面积值作为统计值。 通过指标分析结果查看是否有偏移点。如果存在偏移点,可以对偏移点做resize操作或直接删除。 图片高宽比 Aspect Ratio 图像高宽比,即图片的高度/图片的宽度。
ConditionTypeEnum.LTE <= ConditionTypeEnum.NOT != ConditionTypeEnum.OR or 左右值支持的类型有:int、float、str、bool、Placeholder、Sequence、Condition、MetricInfo。 一个Condi
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
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入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说,则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery,在报名实践活动或发布AI说时,将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gal
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
run(input_shape=input_shape, output_path="/home/xxx") 运行结果将存储在output文件夹中,如果用户指定了output_path,会指定位置保存,如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中,每转一
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。
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