检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
在线服务的API接口组成规则是什么? AI应用部署成在线服务后,用户可以获取API接口用于访问推理。
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": {}}。
在线服务 部署在线服务时,自定义预测脚本python依赖包出现冲突,导致运行出错 在线服务预测时,如何提高预测速度? 调整模型后,部署新版本AI应用能否保持原API接口不变? 在线服务的API接口组成规则是什么?
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示: 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。
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。
在线服务鉴权 功能介绍 计费工作流在线服务鉴权。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
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。
图1 部署在线服务 父主题: 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。
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。
您可以通过如下方式重启在线服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”,进入在线服务列表页面。您可以单击“操作”列的“更多>重启”,重启服务。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”,进入在线服务列表页面。
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。 父主题: 管理同步在线服务
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。