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表1 批量服务参数 参数 说明 名称 批量服务名称。 服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 实例规格 批量服务的节点规格。 实例数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。
关键参数,更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务 单击“下一步”,再单击“提交”,开始部署服务,待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图4 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":
ECS获取基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:C
Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资
昇腾云服务6.3.910版本说明(推荐) 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.910版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 当前版本仅适用于华为公有云。 配套的基础镜像 芯片 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 Snt9B 西南-贵阳一 PyTorch: swr
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的模型权重和表1获取的AscendCloud-3rdLLM-6
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证
服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败。 原因分析 容器提供的健康检查接口调用失败。容器健康检查接口调用失败,原因可能有两种: 镜像健康检查配置问题 模型健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查,查看健康检查接口失败的具体原因。
自动化脚本快速部署推理服务(推荐) 场景描述 本方案提供了一键式安装脚本start.sh,用于快速部署推理服务。脚本中实现了以下步骤的自动化操作: 环境检查 拉取镜像 根据实际值更新rank_table_file.json 启动容器 进入容器启动服务 前提条件 已经完成资源购买。
Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸金属服务器需要安装dri
ModelArts服务的常用依赖服务的权限。 系统策略 ModelArts对其他云服务有依赖关系,因此在ModelArts控制台的各项功能需要配置相应的服务权限后才能正常查看或使用,依赖服务及其预置的权限如下。 表2 ModelArts控制台依赖服务的角色或策略 控制台功能 依赖服务 需配置角色/策略 数据管理(数据集/
删除服务 如果服务不再使用,您可以删除服务释放资源。 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”,进入在线服务管理页面。 单击在线服务列表“操作”列的“更多>删除”删除服务。 勾选在线服务列表中的服务,然后单击列表左上角“删除”按钮,批量删除服务。
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal,使用命令测试推理服务是否正常启动,端口请修改为启动服务时指定的端口。 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。${d
选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI Ga
Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台,为大型语言模型(LLM)应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念,提供了一套易用的界面和API,加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤
整个运维过程会对服务请求失败和资源占用过高的场景进行监控,当超过阈值时发送告警通知。 图2 监控告警流程图 方案优势 通过端到端的服务运维配置,可方便地查看业务运行高低峰情况,并能够实时感知在线服务的健康状态。 约束限制 端到端服务运维只支持在线服务,因为推理的批量服务和边缘服务无CES
部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时,超参:window设置为60。训
以存储更多模型文件。 图2 SFS类型和容量选择 创建ECS服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的云服务器。具体过程请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。创建完成后,单击“远程登录”,可直接访问ECS服务器。
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