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部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“我的資產(chǎn)”。 類型：選擇“大語言模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。 部署方式 本案例中選擇“云上部署”。 云上部署：算法部署至平臺提供的資源池中。 邊緣部署：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NLP大模型 創(chuàng)建NLP大模型部署任務(wù) 查看NLP大模型部署任務(wù)詳情 管理NLP大模型部署任務(wù) NLP大模型推理常見錯誤及解決方案 父主題： 開發(fā)盤古NLP大模型
管理三方大模型部署任務(wù) 模型更新 完成創(chuàng)建三方大模型部署任務(wù)后，可以替換已部署的模型并升級配置，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，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)入模型詳情頁面。
Pangu-SearchPlan-ZH_EN模型部署參數(shù)說明完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 Pangu-SearchPlan-ZH_EN模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”。 類型：選擇“搜索規(guī)劃模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。 部署方式 云上部署：算法部署至平臺提供的資源池中。
要將訓(xùn)練好的模型部署到ModelArts上，并通過互聯(lián)網(wǎng)對外提供服務(wù)，需要完成以下幾個步驟。第一步，需要將模型保存成ModelArts部署支持的模型格式。請參考：保存模型為平臺支持的格式。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。請參考：編寫推理配置文件。第三步，編寫推理代碼，
\venv\Scripts\activate安裝 Flask 和 Waitress：如果你還沒有安裝 Flask 和 Waitress，可以通過 pip 安裝它們。pip install flask waitress使用 Waitress 部署 Flask 應(yīng)用假設(shè)你已經(jīng)有了一個簡單的 Flask 應(yīng)用，文件名為
管理科學(xué)計算大模型部署任務(wù) 模型更新 完成創(chuàng)建科學(xué)計算大模型部署任務(wù)后，可以替換已部署的模型并升級配置，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，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)入模型詳情頁面。
在“選擇模型”頁面，選擇“模型廣場 > 大語言模型 > 模型”，單擊“確定”進(jìn)入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 三方大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”。 類型：選擇“大語言模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。
部署搜索規(guī)劃大模型 創(chuàng)建Pangu-SearchPlan-ZH_EN模型部署任務(wù) 查看Pangu-SearchPlan-ZH_EN模型部署任務(wù)詳情 管理Pangu-SearchPlan-ZH_EN模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)盤古搜索規(guī)劃模型
一，模型在線部署 深度學(xué)習(xí)和計算機視覺方向除了算法訓(xùn)練/研究，還有兩個重要的方向: 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)階段的平臺主要分為云平臺（如英偉達(dá)
大語言模型 > 模型”，單擊“確認(rèn)”進(jìn)入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 NLP大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“我的資產(chǎn)”。 類型：選擇“大語言模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型。
管理圖像搜索模型部署任務(wù) 完成創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務(wù)后，可以修改已部署模型的描述信息并升級配置，但不可替換模型。具體步驟如下 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”（詳見工作空間介紹）分頁，單擊進(jìn)入所需空間。 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)入模型詳情頁面。
區(qū)域中期海洋智能預(yù)測模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 模型來源 選擇“盤古大模型” 模型類型 選擇“科學(xué)計算大模型”。 場景 本案例中選擇“區(qū)域中期海洋智能預(yù)測”。 部署模型 從資產(chǎn)中選擇需要部署的模型。 部署區(qū)域中期海洋智能預(yù)測服務(wù)需要同時選擇“區(qū)域中期海洋智能預(yù)測”和“全球中期海洋智能預(yù)測”兩個模型。
部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“我的資產(chǎn)”。 類型：選擇“大語言模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。 部署方式 本案例中選擇“云上部署”。 云上部署：算法部署至平臺提供的資源池中。 邊緣部署：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）。
據(jù)增強。 VAE：通過概率圖模型建模數(shù)據(jù)的潛在分布，能夠生成多樣化的樣本，并用于數(shù)據(jù)增強和異常檢測。 自編碼器：通過編碼和解碼過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的隱含表示，應(yīng)用于圖像去噪、特征提取和數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。 這些模型在深度學(xué)習(xí)和生成模型領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，每種模型都有其獨特的優(yōu)勢和適用場景。
BS服務(wù)。 創(chuàng)建模型：把模型文件和推理文件導(dǎo)入到ModelArts的模型倉庫中，進(jìn)行版本化管理，并構(gòu)建為可運行的模型。 部署服務(wù)：模型構(gòu)建完成后，根據(jù)您的業(yè)務(wù)場景，選擇將模型部署成對應(yīng)的服務(wù)類型。 將模型部署為實時推理作業(yè) 將模型部署為一個Web Service，并且提供在線的測
在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1完成部署參數(shù)設(shè)置，啟動模型部署。 表1 多模態(tài)大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”或“我的資產(chǎn)”。來源：“模型廣場”表示預(yù)置模型；“我的資產(chǎn)”表示經(jīng)過訓(xùn)練發(fā)布的用戶模型。 類型：選擇“多模態(tài)模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。
模型管理簡介 hilens::Model類 模型管理器，使用模型管理器加載模型并進(jìn)行推理。 #include <model.h> 析構(gòu)函數(shù) ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析構(gòu)時會釋放掉hiai::Graph等資源。 父主題：
管理多模態(tài)大模型部署任務(wù) 模型更新、修改部署 部署任務(wù)創(chuàng)建后，如果需要修改模型部署信息，可以在詳情頁面單擊右上角“模型更新”或者“修改部署”進(jìn)行修改。更新模型時可以替換模型、修改環(huán)境變量。修改部署時，模型無法進(jìn)行替換。 模型更新、修改部署后進(jìn)行升級操作時，可以選擇全量升級、滾動升級兩種方式。
在“選擇模型”頁面，選擇“我的資產(chǎn) > 圖像搜索模型 > 模型”，單擊“確定”進(jìn)入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1 創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務(wù)完成部署參數(shù)設(shè)置。 參數(shù)填寫完成后，單擊“立即部署”。 表1 圖像搜索模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息：
