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Arts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,
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Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中,若用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,
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delArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户有自定义开发的需要,比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作,可通过Notebook环境进行,。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook
使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模
访问在线服务支持的访问通道 通过公网访问通道的方式访问在线服务 通过VPC访问通道的方式访问在线服务 通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的传输协议 使用WebSocket协议的方式访问在线服务 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 将模型部署为实时推理作业
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常
此处下拉框有4个选项,分别是: Code(写python代码),Markdown(写Markdown代码,通常用于注释),Raw(一个转换工具),-(不修改)。 查看代码历史版本。 git插件,图标显示灰色表示当前Region不支持。 当前的资源规格。 单击可以选择Kernel。
Notebook是Linux环境,和Windows环境下的换行格式不同,Windows下是CRLF,而Linux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言: dos2unix 文件名 父主题: 代码运行故障
在“订单信息确认”页面,确认服务信息和费用,单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功,可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时,便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面,选择服务“状态”为“运行中”的服务。
时序预测-time_series_v2算法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_v
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析,
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建模型没有配置端口,或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型,再用MindSpore Lite做推理, 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
即可看到当前代码库的信息,如仓库名称、分支、历史提交记录等。 图6 查看代码库信息 Git插件一般默认克隆master分支,如果要切换分支可单击Current Branch展开所有分支,单击相应分支名称可完成切换。 查看修改的内容 如果修改代码库中的某个文件,在“Changes”页签的“Changed”下可以看