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使用MaaS部署模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台可以将模型部署为服务,便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用。 约束限制 部署模型服务时,ModelArts Studio大模型即服务平台预置了推理的最大输入输出长度。模型Qwen-14B默认是204
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储,挂载完成后可在后续步骤中,将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo,如果未创建,请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS,如果未
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 方式一 ModelArts Notebook:该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方notebook示例可直接运行。 缺点:由于是容器化环境因此不如裸机方式
配置kubectl工具 kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,配置kubectl后,您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具,操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 >
创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 如果您在创建Notebook实例之后,打开Notebook时,因报错导致无法打开页面,您可以根据以下对应的错误码来排查解决。 打开Notebook显示黑屏 Notebook打开后黑屏,由于代理问题导致,切换代理。 打开Notebook显示空白
使用MaaS压缩模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行压缩,获得更合适的模型。 场景描述 模型压缩是指将高比特浮点数映射到低比特量化空间,从而减少显存占用的资源,降低推理服务时延,提高推理服务吞吐量,并同时减少模型的精度损失。模型压
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后,可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流,进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery,在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式,适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景,例如面向ToC业务的AIGC推理场景,客户业务量会随时间有规律的波动,按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运
创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 如果您在创建Notebook实例之后,打开Notebook时,因报错导致无法打开页面,您可以根据以下对应的错误码来排查解决。 打开Notebook显示黑屏 Notebook打开后黑屏,由于代理问题导致,切换代理。 打开Notebook显示空白
部署服务如何选择计算节点规格? 部署服务时,用户需要指定节点规格进行服务部署,界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到,用户可以选择ModelArts提供的规格,也可以使用自定义规格(公共资源池不支持)。 计算节点规格主要是根据用户A
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
创建训练任务 调试代码 创建训练任务之前,建议先调试代码。 由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储,超过后会导致实例重启,ImageNet数据集大小超过该限制,因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试(Notebook调试方法与使用No
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web
(可选)本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例,介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1:安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2:下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
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自定义引擎创建模型规范 使用自定义引擎创建模型,用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎,指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型,轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 ModelArts将自定义引擎类型的模型部
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本,查看其可视化曲线,进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集,且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存
使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Note
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 场景说明 本文详细介绍如何将本地已经制作好的模型包导入ModelArts的开发环境Notebook中进行调试和保存,然后将保存后的镜像部署到推理。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下: Step1 在Notebook中复制模型包