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雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
@Author: Runsen 基于flask和網(wǎng)頁(yè)端部署yolo自訓(xùn)練模型 關(guān)于yolov5模型的flask的部署, 需要通過torch.hub.load 加載yolov5 自定義的模型，source需要設(shè)置local if opt.model ==
使用Flask進(jìn)行API部署 使用Docker進(jìn)行容器化部署 在云端部署模型 總結(jié) 1. 模型部署簡(jiǎn)介 1.1 模型部署概念 模型部署是將訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型集成到應(yīng)用程序或服務(wù)中，使其能夠在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行并提供預(yù)測(cè)服務(wù)的過程。部署模型需要考慮以下幾個(gè)方面： 模型保存與加載
設(shè)備進(jìn)行部署。第二種方式是可以通過模型轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換成支持Ascend的模型，從而可以通過HiLens部署。 二.自動(dòng)學(xué)習(xí)（1）用戶自行部署：自動(dòng)學(xué)習(xí)模型用戶無(wú)法下載，無(wú)法自行部署。（2）部署在線服務(wù)：自動(dòng)學(xué)習(xí)原生支持在線服務(wù)部署，可在自動(dòng)學(xué)習(xí)頁(yè)面直接部署成在線服務(wù)或者在模型管理里找到
快速推理 內(nèi)置開源模型，serverless化調(diào)用服務(wù)API快速配置模型，自動(dòng)部署在線服務(wù)，實(shí)現(xiàn)快速推理。 一鍵部署 一鍵輕松部署，即可完成函數(shù)工作流、統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù) IAM資源創(chuàng)建，幫助用戶快速搭建基于Standard適配PyTorch NPU的推理系統(tǒng)。
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服務(wù)管理能力，支持多廠商多框架多功能的鏡像和模型統(tǒng)一納管。 通常AI模型部署和規(guī)模化落地非常復(fù)雜。 例如，智慧交通項(xiàng)目中，在獲得訓(xùn)練好的模型后，需要部署到云、邊、端多種場(chǎng)景。如果在端側(cè)部署，需要一次性部署到不同規(guī)格
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)業(yè)
基于ollama手動(dòng)部署DeepSeek蒸餾模型步驟 Linux實(shí)例基于ollama手動(dòng)部署DeepSeek量化版模型操作步驟如下： 創(chuàng)建GPU彈性云服務(wù)器。 驅(qū)動(dòng)和CUDA的前置條件檢查。 安裝ollama。 下載大模型文件。 使用ollama運(yùn)行大模型。 調(diào)用模型接口測(cè)試。
云部署模型云部署模型定義了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置以及客戶與之交互的方式，即用戶如何訪問數(shù)據(jù)以及應(yīng)用程序在何處運(yùn)行，主要有三種不同的云部署模型：公有云、私有云和混合云。1、公有云這是最常見的部署模型。在此情況下，所有內(nèi)容都在云提供商的硬件上運(yùn)行，沒有本地硬件。在某些情況下，可通過與其他云用
部署圖像問答大模型 創(chuàng)建多模態(tài)大模型部署任務(wù) 查看多模態(tài)大模型部署任務(wù)詳情 管理多模態(tài)大模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)盤古多模態(tài)圖像問答大模型
建模步驟 創(chuàng)建部署模型。 創(chuàng)建新的部署模型圖或者在已有的部署模型圖中進(jìn)行畫圖設(shè)計(jì)，如果部署模型場(chǎng)景較多，可根據(jù)實(shí)際情況將內(nèi)容進(jìn)行拆分，按實(shí)際部署場(chǎng)景創(chuàng)建多個(gè)部署模型圖。 建立交付元素與部署元素的部署關(guān)系。 從工具箱拖入部署元素創(chuàng)建到部署模型圖中，描述部署場(chǎng)景，再將交付模型中定義的打包交付
部署模型的基礎(chǔ)構(gòu)造型與自定義構(gòu)造型元素才認(rèn)定為部署元素）。 在部署模型圖上創(chuàng)建出來(lái)的部署元素； 引用到部署模型中的部署元素（包含關(guān)聯(lián)空間中的引用的部署元素）； 如何檢查 查詢部署模型圖內(nèi)元素類型為架構(gòu)方案配置構(gòu)造型的所有元素，查詢基于模型圖構(gòu)出的部署模型架構(gòu)樹。 正確示例 每個(gè)部署元素都有連線關(guān)系和上下級(jí)關(guān)系（包含關(guān)系）。
安全護(hù)欄 開啟并同意授權(quán) 安全護(hù)欄保障模型調(diào)用安全。 版本選擇 當(dāng)前支持安全護(hù)欄基礎(chǔ)版，內(nèi)置了默認(rèn)的內(nèi)容審核規(guī)則。 資源配置 計(jì)費(fèi)模式 限時(shí)免費(fèi)。 實(shí)例數(shù) 設(shè)置部署模型是所需的實(shí)例數(shù)，單次部署服務(wù)時(shí)，部署實(shí)例個(gè)數(shù)建議不大于10，否則可能觸發(fā)限流導(dǎo)致部署失敗。
要將訓(xùn)練好的模型部署到ModelArts上，并通過互聯(lián)網(wǎng)對(duì)外提供服務(wù)，需要完成以下幾個(gè)步驟。第一步，需要將模型保存成ModelArts部署支持的模型格式。請(qǐng)參考：保存模型為平臺(tái)支持的格式。第二步，編寫推理配置文件，config.json。在該文件中定義模型推理環(huán)境。請(qǐng)參考：編寫推理配置文件。第三步，編寫推理代碼，
您也可以單擊“保存并啟動(dòng)”，立即部署模型服務(wù)，在右側(cè)模型效果預(yù)覽區(qū)域，可以看到模型服務(wù)狀態(tài)為“部署中”。部署完成后，模型服務(wù)狀態(tài)變?yōu)?ldquo;運(yùn)行中”，此時(shí)才可進(jìn)行模型調(diào)測(cè)及模型效果預(yù)覽。 部署成功后，可以對(duì)模型服務(wù)進(jìn)行模型調(diào)測(cè)，并支持在創(chuàng)建Agent時(shí)作為問答模型使用或通過模型調(diào)用接口調(diào)用。 （可
模型部署形態(tài)和部署說明 模型名稱 云上部署 邊緣部署 DeepSeek-R1-distill-Qwen-32B 支持，2推理單元起部署 支持，2推理單元起部署 DeepSeek-R1-distill-LLama-70B 支持，4推理單元起部署 支持，4推理單元起部署 DeepSe
場(chǎng)景與模型組合請(qǐng)見表2。 部署方式 支持“云上部署”和“邊緣部署”，其中，云上部署指算法部署至平臺(tái)提供的資源池中。邊緣部署指算法部署至客戶的邊緣設(shè)備中（僅支持邊緣部署的模型可配置邊緣部署）。 部分模型資產(chǎn)支持邊緣部署方式，若選擇“邊緣部署”： 本地掛載路徑（選填）：在容器內(nèi)部將卷
創(chuàng)建模型成功后，部署服務(wù)報(bào)錯(cuò)，如何排查代碼問題 問題現(xiàn)象 創(chuàng)建模型成功后，部署服務(wù)失敗，如何定位是模型代碼編寫有問題。 原因分析 用戶自定義鏡像或者通過基礎(chǔ)鏡像導(dǎo)入的模型時(shí)，用戶自己編寫了很多自定義的業(yè)務(wù)邏輯，這些邏輯有問題將會(huì)導(dǎo)致服務(wù)部署或者預(yù)測(cè)失敗，需要能夠排查出哪里有問題。
管理NLP大模型部署任務(wù) 模型更新 完成創(chuàng)建NLP大模型部署任務(wù)后，可以替換已部署的模型并升級(jí)配置，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，單擊模型名稱，進(jìn)入模型詳情頁(yè)面。
類型：選擇“預(yù)測(cè)大模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。 部署方式 支持“云上部署”和“邊緣部署”，其中，云上部署指算法部署至平臺(tái)提供的資源池中。邊緣部署指算法部署至客戶的邊緣設(shè)備中（僅支持邊緣部署的模型可配置邊緣部署）。部署參數(shù)說明如下： 實(shí)例數(shù)：設(shè)置部署模型時(shí)所需的實(shí)例數(shù)。 若選擇“邊緣部署”，部署參數(shù)說明如下：
一，模型在線部署 深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺方向除了算法訓(xùn)練/研究，還有兩個(gè)重要的方向: 模型壓縮（模型優(yōu)化、量化）、模型部署（模型轉(zhuǎn)換、后端功能SDK開發(fā)）。所謂模型部署，即將算法研究員訓(xùn)練出的模型部署到具體的端邊云芯片平臺(tái)上，并完成特定業(yè)務(wù)的視頻結(jié)構(gòu)化應(yīng)用開發(fā)。 現(xiàn)階段的平臺(tái)主要分為云平臺(tái)（如英偉達(dá)
管理CV大模型部署任務(wù) 模型更新 完成創(chuàng)建CV大模型部署任務(wù)后，可以替換已部署的模型并升級(jí)配置，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，單擊模型名稱，進(jìn)入模型詳情頁(yè)面。
可以設(shè)置批量部署、增量部署等部署策略嗎？ 目前頁(yè)面上還沒有提供部署策略的選擇，但是可以通過配置來(lái)實(shí)現(xiàn)一些部署策略，例如： 批量部署：在為應(yīng)用配置主機(jī)時(shí)，可以選擇多個(gè)主機(jī)作為目標(biāo)主機(jī)。 增量部署：模板部署中支持新增部署步驟，或者禁用單個(gè)或者多個(gè)部署步驟。 父主題： 應(yīng)用部署問題
擇用其完成開發(fā)調(diào)試，最后通過HiLens平臺(tái)部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺(tái)或線下，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型，完成對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于Mod
