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若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 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)
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子账号使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子账号使用SMN消息服务的
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 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
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
Step2 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 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(6.3.908)
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 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IO
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。同时,使用公共资源池运行实例,模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个(单价:3.40 元/小时);服务部署时选择资源池规格为CPU:
3构建的镜像。 图3 创建AI应用 将创建的AI应用部署为在线服务,大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理,请求路径填写/v2/models/en
示例: example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务,获取对应服务的服务ID,描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。 表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径
频数据。依次单击选中待标注的音频,或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频,在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别,然后选中音频文件,在右侧“标签”区域,输入“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签,同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”,完成选中音频的标注操作。
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问: 在线JupyterLab访问,具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
huaweicloud.com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。
异常。 物体检测: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。
异常。 文本分类: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。
提供交互式云上开发环境,包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链,帮助用户完成昇腾迁移的调测过程,进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务,或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎,后端对于昇腾有充分的适配,模型转