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支持本地 IDE+ModelArts 插件远程开发能力,线上线下协同开发,开发训练一体化架构,支持大模型分布式部署及推理 统一管理 AI 开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程 多场景部署,灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 update_time 否 Number 待过滤的更新时间,查询在线服务更新日志可使用,可准确过滤出某次更新任务;默认不过滤。
在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端,执行以下验证指令,得到符合预期的推理结果。
亮点特性4:提供在线的交互式开发调试工具JupyterLab ModelArts集成了基于开源的JupyterLab,可为您提供在线的交互式开发调试。
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名
构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验,可以实现模型服务的即时可用性,开发者无需经历繁琐的环境配置步骤,即可直观感受模型效果,快速尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。
图解ModelArts 初识ModelArts 初识Workflow
如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速率、高IOPS的需求,用于作为高性能存储,比如工业设计、能源勘探这些。
推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处理能力。故障的硬件节点会自动隔离不再调度和运行推理服务实例。 父主题: 安全
部署上线:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。
LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 问题8:部署在线服务报错
部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。
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在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
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samples Array of SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。
samples Array of SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。
计费项:标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分类项目,在运行阶段,10:00:00-10:06:00完成了数据校验,10:06:00-11:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,并在12:00:00停止运行在线服务。
微调大师:“训练中” AI应用:“运行中” 在线推理服务:“运行中” 计费规则 资源整点扣费,按需计费。 计费的最小单位为秒,话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。
部署上线:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。