推理代码 更多内容
  • 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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  • 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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  • 开发推理

    py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时,可以使用推理代码,完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后,可在左侧目录树中,看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况,编辑修改推理文件中的代码。 父主题: 模型训练

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  • 异步推理

    在模型训练工程详情页面上单击“”,进入训练任务配置页面。 硬盘检测模板已经预置训练代码推理代码,故此处跳过代码文件创建及代码编辑操作。如果是用户手动创建训练项目,不包含推理代码文件,需要完成在训练代码目录中增加推理代码文件,编辑推理代码,在训练代码文件中编辑训练代码等操作。 使用默认配置,单击“开始训练”。 训练

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 ascend_vllm代码包在Step9 构建推理代码已生成。 模型权重文件获取地址请参见表1。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm.sh。 SSL证书制作包含cert.pem和key

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  • 推理服务

    推理服务 新建推理服务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 推理服务”。 选择“推理服务”页签,单击“新建推理服务”,填写基本信息。 图1 新建推理服务 名称:输入推理服务名称,只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线,不得超过64个字符。 描述:简要描述任务信息。不得包含“@^\

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  • 推理服务

    推理服务 推理服务 任务队列 父主题: 训练服务

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  • 推理简介

    创建AI应用:把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中,进行版本化管理,并构建为可运行的AI应用。 部署服务:把AI应用在资源池中部署为容器实例,注册外部可访问的推理API。 推理:在您的应用中增加对推理API的调用,在业务流程中集成AI推理能力。 部署服务 在完成

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  • 推理部署

    推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

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  • MXNet-py27通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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  • Caffe-CPU-py36通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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  • 云端推理

    单击模型包所在行,对应“操作”列的图标,进入Webide代码编辑界面。 在左侧代码目录中展开与模型包同名的文件夹,然后单击“metadata.json”文件,将红框内名字改成实际推理文件文字,如图2所示。 图2 修改metadata.json 在Webide编辑界面左侧代码目录空白区域右键单击鼠标,选择“NAIE

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  • 推理服务

    推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中,“推理服务”主界面默认展示所有推理服务,用户可查

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 推理部署

    推理部署 模型管理 部署上线

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  • TensorFlow-py27通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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  • TensorFlow-py36通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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  • MXNet-py36通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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  • Caffe-CPU-py27通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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  • Caffe-GPU-py36通用模板

    ”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/

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