配置完成后,点击开始部署即可一键部署模型,并获得专用的API地址。 说明: 1、系统将运行公有云部署的机器资源1核cpu和4G内存折算为1配额,提高配额数量能提升QPS和降低推理时延 2、实例为cpu资源运行的实例数,为保证服务的稳定性,实例数至少需要配置为2。
3.4 特殊配置说明 上述应用配置的环境变量说明如下: PARAMS_SERIAL_NUM:模型SDK的序列号 PARAMS_PORT:服务暴露端口号,此处设置为 8701 EDGE_SOC:声明模型部署应用SOC为 jetson 3.2小节 和 3.3小节 注意替换成自身的模型SDK文件和模型序列号。
公有云部署简介 公有云部署即将模型中的模型部署为在线服务,从而以REST API的方式提供推理预测能力。 公有云部署概要 模型仓库中的模型与公有云部署即在线服务是一一对应的关系,即模型仓库中一个模型包含多个版本时,这些不同的版本只能部署到同一个在线服务中。 在线服务当前仅允许一个模型版本处于上线状态,若上线时有其它模型版本在线,则会将当前版本下线并上线新的版本。
部署本地网关 本地存储网关 使用本地网关需要用户自行部署与启动bsg-agent服务, 具体部署与启动bsg-agent详见下文描述 注意: bsg-agent需要与百度智能云上bsg-master组件进行交互, 需要保证部署bsg-agent机器与外网互通。
一般只有运维人员有该环境的超管权限 物理架构拓扑图 文字识别私有化部署产品包含鉴权服务和应用服务,其中 鉴权服务通过客户网关系统连接到应用服务器为应用服务提供鉴权认证 应用服务部分直接或通过生产级网关被客户业务场景直接使用 鉴权应用 规划原则 鉴权服务是是您运行文字识别应用服务的基础,如果鉴权异常,将直接导致模型的API接口不可用。
可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持私有API和服务器端SDK两种集成方式,可在内网/无网环境下使用模型,确保数据隐私 私有API:将模型以Docker形式在本地服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。
删除部署 接口描述 本接口用于删除指定部署。
开始部署 完成上述选项配置后,点击【部署模型】,执行部署任务; 在部署过程中,可以打开【运行时】,点击【展示部署状态】,就能看到部署情况和访问统计等信息。 LLM导出 Swift支持原始模型或权重推送到modelscope。
准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署CosyVoice。 安装CosyVoice 在 工具市场 中选择CosyVoice模版,点击 部署工具 按钮; 选择为部署工具所需的实例规格和卡数; 完成配置后点击部署,当工具状态从创建中变为运行中,表明工具已部署成功。
建议您按照百舸推理服务推荐配置相关资源,使用1张A800 GPU卡进行Llama 7B或13B模型的推理服务部署,如配置多卡跑Llama 7B或13B这类参数量相对较小的模型,由于引入多卡间的通信损失,反而可能会带来性能下降。 部署Llama 7B和13B模型推理服务的CPU和内存默认推荐规格是什么?