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k" Step2 启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
String 训练作业子任务名称。 exit_code Integer 训练作业子任务退出码。 message String 训练作业子任务错误消息。 表6 JobAlgorithmResponse 参数 参数类型 描述 id String 算法管理的算法id。 枚举值: id:只取算法的id;
Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例,子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。 图2 Notebook中选择弹性文件服务 使用Notebook将OBS数据导入SFS
String 训练作业子任务名称。 exit_code Integer 训练作业子任务退出码。 message String 训练作业子任务错误消息。 表6 JobAlgorithmResponse 参数 参数类型 描述 id String 算法管理的算法id。 枚举值: id:只取算法的id;
面向有AI开发平台诉求的用户。 ModelArts用户指南(Standard) ModelArts Studio 大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务) 提供端到端的大模型生产工具链和昇腾算力资源,并预置了当前主流的第三方开源大模型。支持大模型数据生产、微调、提示词工程、应用编排等功能。
进入下载链接,单击Download the installer,等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包,按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中,找到Grafana,将其开启,如果已经开启,则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动,打开链
├── config ├── config.json # 请求的参数,根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置
k" Step2 启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式,AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务 sync(同步在线服务) async (异步在线服务) accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡
x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例,子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。 图4 Notebook中选择弹性文件服务 Step2 使用Notebook将OBS数据导入SFS
等领域广泛得到应用。 ModelArts Lite又分以下2种形态: ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关
开发环境GPU规格使用时长(单张Pnt1为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 推理服务CPU规格使用时长(单节点为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 推理服务GPU规格使用时长(单节点为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业CPU规格训练核数
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。 conda
该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据,预测结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下: 选择“Headers”
n"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --qua
pem文件生成)。 单击“Open”。如果首次登录,PuTTY会显示安全警告对话框,询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题: