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参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时,推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str
即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令,检查路径是否存在。 import moxing as mox mox.file.exists('o
方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server
} } } } }] apis定义提供模型对外Restfull api数据定义,用于定义模型的输入、输出格式。 创建模型填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测时,会自动识别预测类型。 创建模型时不填写apis。在创建的模型部署服务成功后,进行预测,
方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server
在弹窗中,配置MaaS对应的模型名称、API Key、API Endpoint URL、Function calling等信息。 表1 配置说明 配置项 说明 模型名称 MaaS服务调用界面显示的模型名称。 API Key MaaS鉴权管理界面中创建的API Key。具体操作,请参见步骤一:获取API Key。
rver/api.py文件参数: vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api.py 修改def
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--KernelGatewayApp.ip=${HOST_IP} --KernelGatewayApp.port=8889 --KernelGatewayApp.api=${API_TYPE} --KernelGatewayApp.auth_token=${JPY_AUTH_TOKEN} --JupyterWebsocketPersonality
from deep_moxing.framework.manifest_api.manifest_api import get_sample_list from deep_moxing.model_analysis.api import analyse, tmp_save from deep_moxing
lusterRoleBinding)。 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: prometheus rules: - apiGroups: [""] resources:
方式二:在业务环境中调用模型服务的API进行推理。 在目标服务右侧,单击操作列的“调用”,在调用弹窗中获取API地址和调用示例,在业务环境中调用API进行体验。操作指导请参见调用MaaS部署的模型服务。 预置服务默认启用内容审核,且调用页面不显示该参数。 当调用模型服务的API,返回状态码“429
SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。 因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 SSE在线服务调用 SSE协
ncies, # 参考dependencies格式描述 apis=apis) configs = [ServiceConfig(model_id=model_instance.get_model_id()
/home/mind/model”目录下,最后执行SWR镜像中预置的启动命令。ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用,用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。 自定义引擎创建模型的规范 使用自定义引擎创建模型,用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范:
方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server
方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server
容器镜像所在的路径:单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口:选择HTTPS。 host:设置为8443。 部署类型:选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义,单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件,具体内容参见下面代码样例。 图14 填写apis定义 apis定义具体内容如下: [{
test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新建一个终端,参考步骤5~7进入容器,该容器为客户端。执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。当显示如图所示时,即可调用服务成功。 curl -X POST -H "Content-Type: application/json"