业务规则引擎推理 更多内容
  • 推理场景介绍

    推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬

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  • 推理精度测试

    推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

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  • 推理基础镜像介绍

    推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) 父主题: 使用预置镜像

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  • 规则引擎(联通用户专用)

    的数据进行加工处理或用于业务应用。使用物联网平台提供的订阅推送功能和数据转发功能,均可实现设备数据的转发。 数据转发:提供初级的数据过滤能力。支持对设备数据进行过滤,然后再转发到其他华为云服务。 订阅推送:第三方应用可在物联网平台订阅相关业务数据,当业务信息发生变化时(如设备注册

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  • 为什么规则引擎的数据目的端未收到设备发送的消息?

    让整个安全组缺少入方向规则,导致规则引擎的数据目的端不能收到设备发送的消息。 您可以通过添加入方向规则解决这个问题。如果业务场景需要规则引擎接收特定设备发送的信息,您可以添加入方向规则,将“端口范围”限定为特定设备的端口。如果业务场景需要规则引擎接收所有设备发送的信息,您可以添加

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  • 准实时推理场景

    。 单次处理耗时长 准实时推理业务的处理耗时一般在秒级~分钟级。例如,典型的CV任务处于秒级别,典型的视频处理和AIGC场景均处于分钟级别。 容忍冷启动 业务可以容忍GPU冷启动耗时,或者业务流量波形对应的冷启动概率低。 功能优势 函数计算为准实时推理工作负载提供以下功能优势: 原生Serverless使用方式

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

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  • 执行模型推理

    Matrix框架提供AIModelManager类,实现模型加载和推理功能,详情请参考《Matrix API参考》。Matrix框架定义IAITensor类,用于管理模型推理的输入与输出矩阵。为了便于使用,Matrix框架基于IAITensor,派生出了AISimpleTensor和AINeuralNetworkBuffer。模型推理的输

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  • 执行模型推理

    Matrix框架提供AIModelManager类,实现模型加载和推理功能,详情请参考《Matrix API参考》。Matrix框架定义IAITensor类,用于管理模型推理的输入与输出矩阵。为了便于使用,Matrix框架基于IAITensor,派生出了AISimpleTensor和AINeuralNetworkBuffer。模型推理的输

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  • 部署到推理调试

    部署到推理调试 在开发环境容器内调试完成后,开发者可以将自己开发好的AI应用和ModelBox runtime镜像打包成新的运行镜像,并发布到ModelArts推理服务,直接测试部署的服务并查看日志,以确保开发好的AI应用可以在ModelArts推理平台正常运行。具体调试步骤如下:

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  • 查询推理服务标签

    查询推理服务标签 功能介绍 查询当前项目下的推理服务标签,默认查询所有工作空间,无权限不返回标签数据。 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

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  • 推理部署计费项

    推理部署计费项 计费说明 在ModelArts进行服务部署时,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为运行推理服务的费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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  • 推理服务访问公网

    推理服务访问公网 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景,如: 输入图片,先进行公网OCR服务调用,然后进行NLP处理; 进行公网文件下载,然后进行分析; 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部,访问公网服务地址的方案。如下图所示:

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  • 鲲鹏AI推理加速型

    鲲鹏AI推理加速型 鲲鹏AI推理加速型 云服务器 是专门为AI业务提供加速服务的云 服务器 。搭载昇腾系列芯片及软件栈。 该类型 弹性云服务器 默认未开启超线程,每个vCPU对应一个底层物理内核。 鲲鹏AI推理加速型系列:搭载自研昇腾310芯片,为AI推理业务加速。 表1 鲲鹏AI推理加速型实例特点

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  • 模型部署为推理服务

    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。 单击操作列的“推理测试”,在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。

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  • 模型推理代码编写说明

    模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。

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  • 离线视频推理(InferOfflineVideo)

    本demo主要实现离线视频推理功能,针对输入的H264/H265数据,实现视频解码、图片格式转换、目标检测、抠图与缩放、属性检测、JPEG编码,主要涉及VDEC、VPC、JPEGE、模型推理等功能,业务流程如图1所示,demo的使用指导请参考功能根目录的Readme。输入的H264/H265数据可来源于摄像头或通过ffmpeg解封装的视频

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  • 推理算子输出张量描述

    用户需要根据算子的输入张量描述、算子逻辑及算子属性,推理出算子的输出张量描述,包括张量的形状、数据类型及数据排布格式等信息。这样离线模型转换时就可以为所有的张量静态分配内存,避免动态内存分配带来的开销。函数的声明如下所示:InferShapeAndTypexx:函数名称,用户自定义,需要保持唯一。op:计算节点定义,存储输入张量描述及各种

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  • 推理性能测试

    ,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6

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