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若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 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“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
支持3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成模型的创建。 在模型列表中,您可以查
若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。 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“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
型大于60G,请提工单扩容。 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
型大于60G,请提工单扩容。 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
SDK下载文件目标路径设置为文件名,部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时,目标路径设置为文件名,在本地IDE运行不报错,部署为在线服务时报错。 代码如下: session.obs.download_file(obs_path, local_path) 报错信息如下: 2022-07-06
绪”时表示模型可以使用。 步骤3:使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后,可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 在部署页面,参考如下说明填写关键参数。 “名称”:自定义一个在线服务的名称,也可以使用默认值,此处以“商超商品识别服务”为例。
ModelArts SDK目前仅支持在ModelArts开发环境Notebook和本地PC两种环境使用。 ModelArts SDK不支持在训练作业和在线服务中使用。 ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中,可以直接使用,无需进行Session鉴权。
tor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行,其环境规格(如CPU规格,GPU规格)由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据A
可以在创建训练作业页面添加标签,也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的在线服务中添加标签。 可以在创建在线服务页面添加标签,也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的专属资源池中添加标签。 可以在创建ModelArts
自动学习 数据标注 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。 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。
自动学习 数据标注 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。 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。
停止Workflow后,关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流,目前只能存在一个正在运行的实例,如果用户想要使同一个工作流同时运行多次,可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”,选择“复制”,出现复制Workflow弹窗,新名称会自动生成(生成规则:原工作流名称
NPU的Finetune训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
ch NPU的LoRA训练指导(6.3.908) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库,数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓
查询服务更新日志 功能介绍 查询实时服务更新日志。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/logs