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Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。
因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源,或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。
使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 请确保训练作业已运行成功,且模型已存储至训练输出的OBS目录下(输入参数为train_url)。
图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh .
图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh .
图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh .
建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参考表2。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh .
如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像,镜像的每个layer大小不能大于10G。 上传镜像的容器引擎客户端版本必须为1.11.2及以上。 连接容器镜像服务。 登录容器镜像服务控制台。
容器镜像可以使用自己的实际业务镜像,也可以使用ModelArts提供的基础镜像,ModelArts提供两种基础镜像:Ascend+PyTorch镜像、Ascend+MindSpore镜像。
当前支持免费分享和订阅的资产类型有:Notebook代码样例、数据集、算法、模型、镜像。 商用资产由华为云云商店提供卖家发布和买家购买相关功能,AI Gallery仅提供列表展示。
选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的mllm_train/train/<commit_id>代码目录。
选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的mllm_train/train/<commit_id>代码目录。
“镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目录为“obs://test-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python启动命令。
除文档所列支持的镜像之外,目前还支持Ubuntu20.04。 监控指标采样周期1分钟。当前监控指标项已经包含CPU、内存、磁盘、网络。在主机上安装加速卡驱动后,可以自动采集的相关指标。此处表1仅展示NPU相关指标,其他指标项请参考CES Agent支持的指标列表。
+OBS的方式没有区别,只是自定义镜像变成从订阅模型中获取。
操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下: 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建模型 使用模型部署在线服务 WebSocket在线服务调用 上传镜像至容器镜像服务 将准备好的本地镜像上传到容器镜像服务(SWR)。
枚举值如下: BUILD_IN:系统内置镜像。 DEDICATED:用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间,UTC毫秒。 visibility String 镜像可见度。枚举值如下: PRIVATE:私有镜像。
如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像,镜像的每个layer大小不能大于10G。 上传镜像的容器引擎客户端版本必须为1.11.2及以上。 连接容器镜像服务。 登录容器镜像服务控制台。
下载的包与对应基础镜像架构不匹配,如arm系统下载了x86的包,python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。