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框架管理器离线模型加载介绍
执行器将模型加载到运行管理器中,与昇腾AI处理器进行融合后,才可以进行推理计算,这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用。 离线模型加载流程如图所示 首先,流程编排器作为应用与软件栈的交互入口,为推理任务的执行流程提供了管理能力,将整个离线模型需要完成的流程划分成各个执行
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ModelArts
支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、C
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异步任务进度查询ShowJobProgress
ROMA数据集成:任务监控日志查询 批量操作指定ID任务:响应参数 API概览 异步推理:使用模型训练服务模型包进行异步推理 异步推理:操作说明 查询批量异步创建的任务列表:响应参数 查询批量异步创建的任务列表:URI 异步推理:使用外部模型包进行异步推理 操作指定ID任务:响应参数 查询规范:COUNT查询
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