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Notebook自定义镜像制作流程图(适用于场景一和场景二) 场景一:基于Notebook预置镜像或第三方镜像,在服务器上配置docker环境,编写Dockerfile后构建镜像并注册,具体案例参考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二:基于Notebook提供的预置镜像或第三方
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
通过VPC访问通道的方式访问在线服务 背景说明 如果您希望在自己账号的VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,可以使用VPC访问通道的功能,用户通过在自己账号的指定VPC下创建终端节点,连接到ModelArts的终端节点服务,即可在自己的VPC节点中访问在线服务。 约束限制
专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 公共资源池 实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 xxx 流量限制(QPS) 设置待部署模型的流量限制QPS。 1 实例数 设置服务器个数。 1 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核,默认启用。 开关打开(默认打开)
LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。
Open-Clip基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.4.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 Step1
准备推理环境 前提条件 已准备Lite Server资源,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 步骤一:检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.3.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存
Open-Sora1.2基于Lite Server适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora 1.2 训练和推理。
Bert基于Lite Server适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Bert-base-chinese模型推理的详细过程。完成本方
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
PD分离部署使用说明 什么是PD分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。 Decode阶段(增量推理) 将请求的前1个tok
ts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示:ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx,请更新密钥对并重试。 父主题: 典型场景配置实践
ts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示:ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx,请更新密钥对并重试。 父主题: 管理Notebook实例
SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite
Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
常见错误码 错误码 错误内容 说明 400 Bad Request 请求包含语法错误。 403 Forbidden 服务器拒绝执行。 404 Not Found 服务器找不到请求的网页。 500 Internal Server Error 服务内部错误。