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real-time代表在线服务,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,服务一直保持运行。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么? 模型部署成在线服务后,用户可以获取API接口用于访问推理。
若要在生产环境中进行精度测试,还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code,app_code获取方式见访问在线服务(APP认证)。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。
执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。
步骤一:配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
预测 对在线服务进行预测。具体操作请参见使用预测功能测试在线服务。 实例 查看异步在线服务的实例信息。这里的实例个数和部署服务时设置的“实例数”相对应,如果修改服务或服务异常,实例数会有变化。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。
在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时,可通过增加一个自定义的环境变量参数,服务即可自动迁移到新的资源池。 父主题: 管理同步在线服务
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时,自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务,提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。