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(Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。${containe
标注属性请见表4。 usage String 用途,可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理,如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包,如下图,安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了,请联系技术支持工程师。 建议与总结 在创建训练作业
kflow。 删除后的Workflow无法恢复,请谨慎操作。 删除Workflow后,对应的训练作业和在线服务不会随之被删除,需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题: 管理Workflow
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
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Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产,零代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
一般情况下,onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据,单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型,运行得到的结果再与标杆数据做对比,如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异,则说明当前模型与原始onnx
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
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查询超参搜索某个trial的结果 根据传入的trial_id,查询指定trial的搜索结果。 获取超参敏感度分析结果 获取超参敏感度分析结果的汇总表。 获取某个超参敏感度分析图像的路径 获取某个超参敏感度分析图像的保存路径。 提前终止自动化搜索作业的某个trial 提前终止自动化搜索作业的某个trial。
练。 - 自定义算子 是否有自定义算子,CPU还是CUDA,复杂程度。 例如:有5个CUDA自定义算子。1个高复杂度算子,基于C++开发2000行代码。4个中等复杂度算子,基于C++开发,平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如:
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
(Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。${containe
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