OpenAI开源GPT模型登陆SageMaker JumpStart平台某中心宣布其SageMaker JumpStart平台现已支持OpenAI最新开源的GPT OSS模型（gpt-oss-120b和...这两款模型专长于编程、科学分析和数学推理任务，具有128K上下文窗口和可调节推理级别（低/中/高），支持外部工具集成和代理工作流。...p5.48xlarge支持区域：美国东部（俄亥俄、弗吉尼亚北部）和亚太（孟买、东京）部署指南通过SageMaker控制台登录SageMaker Studio控制台在JumpStart页面搜索"gpt-oss...-120b"查看模型卡片并配置端点参数选择GPU实例类型（推荐p5.48xlarge）启动部署使用Python SDKfrom sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel...", "parameters": { "location": {"type": "string"} } }]}资源清理完成测试后需删除端点避免额外计费：predictor.delete_model
在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型，还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证，部署属于自己的模型 API 服务，创建自己的模型空间，分享自己的模型。...本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。...(Endpoint) 推理 API 虽然方便，但推理 API 一般用于测试和验证，由于速率限制，官方不推荐在生产环境中使用，而且也不是所有模型都有提供推理 API。...总结 本文介绍了 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法，推理 API 是免费的，使用 HuggingFace 自建的 API 服务，推理端点是部署自己专属的 API 服务...推理空间是部署模型的 Web 页面，可以直接在浏览器中使用模型的功能，可以用于演示和分享模型，有一定的免费额度。
使用 SageMaker Python SDK 进行部署 LLM可以使用 SageMaker Python SDK 来部署 LLM，如存储库中提供的代码所示。...成功部署嵌入模型后，SageMaker 将返回模型端点的名称和以下消息： 在 SageMaker Studio 中使用 SageMaker JumpStart 进行部署 要在 Studio 中使用 SageMaker...端点大约需要 5-10 分钟才能投入使用。 部署嵌入模型后，为了使用 LangChain 与 SageMaker API 的集成，LLM需要创建一个函数来处理输入（原始文本）并使用模型将其转换为嵌入。...要使用Boto3 SDK，请使用以下代码删除文本嵌入模型端点和文本生成模型端点以及端点配置： client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region...在端点详细信息页面上，选择删除。 再次选择删除进行确认。 结论 对于专注于搜索和检索的用例，LlamaIndex 提供了灵活的功能。它擅长为LLM建立索引和检索，使其成为深度探索数据的强大工具。
在 Amazon SageMaker 使用 Hooks 如果使用Amazon SageMaker 进行模型训练，则会自动配置Amazon SageMaker Debugger，无需更改训练代码主体。...未能够自动配置 Hooks 时，可以使用smdebug库手动配置。...使用SageMaker Python SDK和各框架（TensorFlow、PyTorch等）开始Amazon SageMaker 上的深度学习训练任务。...而使用Amazon SageMaker Debugger的三种途径如下： 通过在 Amazon SageMaker 全托管服务平台使用，将免去手动配置等操作。...通过 smdebug开源库在个人电脑等本地环境使用，需要进行一定的手动配置。 可以通过 Amazon SageMaker 进行模型训练，通过本地环境执行 rules 对调试数据进行可视化分析。
目前正在使用asp.net core 2.0 (主要是web api)做一个项目, 其中一部分功能需要使用js客户端调用python的pandas, 所以需要建立一个python 的 rest api...目前项目使用的是identity server 4, 还有一些web api和js client....添加ApiResource: 在 authorization server项目中的配置文件添加红色部分, 这部分就是python hug 的 api: public static IEnumerable...如果使用python-jose这个库会更简单一些, 但是在我windows电脑上总是安装失败, 所以还是凑合用pyjwt吧....其他的python api框架, 都是同样的道理.
通过选择View API request ，还可以使用命令行界面 (亚马逊云科技 CLI)和 亚马逊云科技开发工具包中的代码示例访问模型。...指令模型端点的输入是聊天助手和用户之间的先前历史记录。...现在，只需在Amazon SageMaker Studio中单击几下或通过 SageMaker Python SDK 以编程方式发现和部署 Llama 3 模型 ，即可使用SageMaker Pipelines...探索型号 可以通过 SageMaker Studio UI 和 SageMaker Python SDK 中的 SageMaker JumpStart 访问基础模型。...这会使用默认配置（包括默认实例类型和默认 VPC 配置）在 SageMaker 上部署模型。可以通过在 中指定非默认值来更改这些配置JumpStartModel。要了解更多信息，请参阅以下 文档。
SageMaker上新 SageMaker是亚马逊云科技长期押注的一个项目，它的主要作用便是构建、训练和部署机器学习模型。...而SageMaker HyperPod可以提供对按需AI训练集群的访问，开发人员可以通过点击式命令和相对简单的脚本组合来配置集群，这比手动配置基础架构要快得多。...不仅如此，每个SageMaker HyperPod集群都预配置了一组亚马逊云科技开发的分布式训练库。...它的出现将有助于降低模型的部署成本和延迟；新的推理功能可以让客户单个端点上部署一个或多个基础模型，并控制分配给它们的内存和加速器数量。...例如，你可以通过说“准备数据质量报告”、“根据特定条件删除行”等等，让它来执行你的需求。 …… 总而言之，SageMaker今天的众多能力更新，着实是让模型的构建、训练和部署简单了不少。
解决方案概述在SageMaker训练作业中使用Nova定制配方的工作流程包含以下关键步骤：选择特定Nova定制配方，该配方提供完整的配置参数来控制训练过程通过API向SageMaker控制平面提交配方配置...SageMaker使用训练作业启动脚本在托管计算集群上运行配方训练完成后自动释放计算资源业务用例实现本案例重点优化Nova Micro模型在结构化函数调用方面的表现：使用nvidia/When2Call...42% 模型部署训练完成的模型可通过CreateCustomModel API部署到推理服务：request_params = { "modelName": "nova-micro-sagemaker-dpo-peft...model_path}}, "roleArn": role,}response = bedrock.create_custom_model(**request_params)资源清理为避免产生额外费用，请确保删除以下资源...：SageMaker训练作业模型部署实例临时存储数据
技术架构用户选择特定的Nova定制配方，这些配方提供了控制训练参数、模型设置和分布式训练策略的完整配置通过API向SageMaker AI控制平面提交请求，传递Nova配方配置SageMaker使用训练任务启动脚本在托管计算集群上运行配方根据所选配方自动配置基础设施...关键技术点直接偏好优化(DPO)：通过展示成对响应(人工标注的优选和非优选响应)来调整模型输出参数高效微调：支持LoRA等高效微调方案，降低训练成本评估框架：提供gen_qa和llm_judge等多种评估方案...=sess, image_uri=image_uri)模型评估提供两种评估方案：gen_qa任务评估：测量响应准确性、精确度和推理质量llm_judge任务评估：使用LLM作为评判员比较模型输出评估结果显示...：F1分数提升81%ROUGE-1提升39%ROUGE-2提升42%模型部署通过创建自定义模型API部署到推理服务：指定模型检查点路径创建自定义模型监控部署状态配置按需推理资源清理为避免产生额外费用，需要...：删除未使用的SageMaker资源删除自定义模型部署清理对象存储中的临时文件技术价值该方案展示了：完全托管的训练体验，简化高级AI定制流程显著的性能提升效果与原生工具的深度集成能力按秒计费的弹性成本模型
这个主要看Java项目所使用的Gradle的版本。 Gradle 3.4 新增了Java-library插件，java-library插件使用了新的依赖配置implementation和api。...旧的依赖配置compile被废弃。...java-library插件替换java插件 apply plugin: 'java-library' 新的依赖配置：implementation和api dependencies { api 'commons-httpclient...api：当其他模块依赖于此模块时，此模块使用api声明的依赖包是可以被其他模块使用。...版本依赖关键字详解（2.0与3.0所有关键字） compile（api） 这种是我们最常用的方式，使用该方式依赖的库将会参与编译和打包。
另外，gradle 3.0.0版本以上，还有依赖指令api。本文主要介绍下implementation和api的区别。...implementation指令 这个指令的特点就是，对于使用了该命令编译的依赖，对该项目有依赖的项目将无法访问到使用该命令编译的依赖中的任何程序，也就是将该依赖隐藏在内部，而不对外部公开。...简单的说，就是使用implementation指令的依赖不会传递。...但是，如果testLib使用的是api来引用Glide： api 'com.github.bumptech.glide:glide:3.8.0' 则与gradle3.0.0之前的compile指令的效果完全一样...，app的module也可以引用Glide，这就是api和implementation的区别。
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...AmazonEMR 和 Zeppelin 笔记本——它是 AWS 的半托管服务。你需要托管一个 SparkEMR 端点，然后运行Zeppelin 笔记本与其交互。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。...Parquet 文件中的 S3 中，然后从 SageMaker 读取它们（假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib）。...SageMaker 的另一个优势是它让你可以轻松部署并通过 Lambda 函数触发模型，而 Lambda 函数又通过 API Gateway 中的 REST 端点连接到外部世界。
还是不想说太多的话, 这篇主要写一下logging如何使用, 及日志配置文件, 封装日志模块, 多个文件使用日志对象....关于logging模块的详细参数介绍和使用请看官网 https://docs.python.org/3/library/logging.html?...:test warning ERROR:root:test error CRITICAL:root:test critical [Finished in 0.1s] """ debug和info...07:48,140 root short_use.py[15] CRITICAL test critical [Finished in 0.1s] """ 这样就实现了最最基本的自定义配置文件等级和格式...3 更高级的日志模块 配置文件参数及格式可以看官网, 这是我写好的配置文件 支持输出到控制台, 和文件中, 也可以同时输出 下面写一个可以在多个文件中使用的logger对象, 其实就是封装一下 log.conf
使用@ExceptionHandler 7. 附加的Maven依赖项 8. 总结 1. 概览 本文展示了如何在Spring中配置REST——控制器和HTTP状态响应码、有效负载编排和内容协商的配置。...当需要更复杂的配置时，删除这个注解并直接扩展WebMvcConfigurationSupport类。 4....它们还确保使用正确的HTTP转换器对资源进行编排和反编排。内容协商将主要基于Accept头来选择使用哪个可用的转换器，但是也可以使用其他HTTP头来确定资源特定格式的表述。 6....附加的Maven依赖项 除了标准的web应用程序所需的spring-web-mvc依赖之外，我们还需要为REST API配置内容编排和反编排： <dependency...总结 本教程演示了如何使用Spring 4和Java配置来实现一个REST服务，讨论了HTTP响应码、基本内容协商和编排。
Django for API: Build web APIs With Python & Django 中文翻译版：Django API开发: 使用Python和Django构建web APIs Django...for api是一个基于项目的指南，指导您使用Django和Django REST框架构建现代API。...“后端”由数据库模型，URL和视图组成，这些模型与HTML，CSS和JavaScript的“前端”模板交互，而HTML，CSS和JavaScript则控制着每个网页的显示布局。...使用传统的整体方法，Django网站无法支持这些各种前端。 但是使用内部API，这三个组件都可以与相同的基础数据库后端通信！ 第三，可以在系统内部和外部都使用API-first方法。...API-first的主要缺点是，与传统的Django应用程序相比，它需要更多的配置。 但是，正如我们将在本书中看到的那样，出色的Django REST Framework库消除了许多这种复杂性。
本次版本虽小，却新增了“container”端点，极大拓展了API的使用场景和灵活性，助力开发者构建更复杂、定制化的AI应用。...Container端点定义 Container端点允许开发者以更容器化的方式管理和调用AI模型，意味着你可以将模型实例封装、配置、扩展得更加灵活，例如以自定义环境运行模型推理，更方便地实现隔离和组合。...支持的操作 • 创建Container • 查询Container列表 • 更新Container配置 • 删除Container 3....实际应用场景举例 • 多租户AI服务 • 模型版本管理和切换 • 细粒度资源控制和作业分配 四、代码实战演练 下面通过实战代码，帮助开发者快速上手v1.81.0新增的Container端点。 1....pip install --upgrade openai 代码兼容Tips： • 如果之前未使用container端点，升级不会影响现有代码 • 新增容器相关调用时，请参考官方文档和示例，避免参数使用错误
模型托管 带HTTPs端点的托管模型的服务，能让开发者的模型拿到实时的演算。这些端点可以缓解流量压力，也可以在多个模型上同时进行A/B测试。...同样，开发者可以直接使用内置的SDK搭建这些端点，也可以用Docker镜像来设置你自己的参数。...“自夸一下，我觉得SageMaker端对端服务最强大的地方，是这三部分可以分开独立使用，灵活地补充改进企业现有的机器学习工作流程，”在发布会上，AWS的CEO强调SageMaker的灵活性。...SageMaker能解决哪些开发者们关心的问题 收集和准备数据 选择和优化机器学习的算法 搭建和管理训练的环境 训练和调整模型 开始把模型放进生产流程中 推广模型的应用以及随时管理监控 ?...现在这项服务是免费的，不过一旦使用者超过一定的使用限度，就要根据使用频率和地域来收费了 除了这款AI云服务，亚马逊AWS发布会还推出了4个重磅新工具。
这在几年前还像是科幻小说里的场景，但随着神经网络和潜在扩散模型（LDM）技术的发展，现在已经成为可能。OpenAI 推出的 DALL·E 工具，因其能生成令人惊叹的艺术作品和逼真的图像而广受欢迎。...图像文件 将图像数据保存到文件 虽然利用 Python、DALL·E 和 OpenAI API 从文本生成图像非常酷，但目前得到的响应是临时的。...json 模块在你的 Python 脚本中实现了文件操作功能： 第 9 行和第 11 行定义并创建了一个名为 "responses/" 的文件夹，用来存储 API 响应的 JSON 文件。...总结 幻想拥有既环保又具有出色美学的电脑固然有趣 - - 但更棒的是，通过使用 Python 和 OpenAI 的 Images API 来实现这些图像的创造！...在本教程中，你已经学会了： 如何在本地安装配置 OpenAI Python 库 如何利用 OpenAI API 的图像生成功能 如何使用 Python 根据文本提示生成图像 如何制作生成图像的变体 如何将
您可以创建和删除密钥。单击“创建新密钥”以创建新的 API 密钥，并复制弹出窗口中显示的值。复制此键的值，以便稍后可以在项目中使用它。您只会看到该键值一次。...你可以根据个人喜好来命名这个环境变量，但如果你按照 OpenAI 的官方文档建议，使用 OPENAI_API_KEY 这个名字，那么你就能够直接使用文档中的代码示例，无需进行额外的配置。...根据文本描述生成图像 首先，通过命令行界面调用 openai 库来确保你的环境已经配置完毕，准备开始使用。...第 8 行指定使用更新的 DALL·E 3 模型，它不仅以不同的方式处理你的提示，还支持不同的参数设置、图片尺寸和质量，与默认的 DALL·E 2 模型有所区别。...因为您现在使用的是 DALL·E 3 模型，所以输出可能看起来更引人注目： 这表明图像的质量和细节有了显著提高，看起来新模型对蒸汽波风格的理解更加深入。
随着生成式 AI 和大语言模型（LLM）的兴起，越来越多的企业和开发者希望能在自己的环境内快速部署高效的 AI 应用。...本文将详细介绍如何在某逊使用 SageMaker 部署基于 vLLM 的 DeepSeek 模型，并通过 SageMaker Endpoint 对外提供服务。...为什么选择 vLLM 和 SageMaker 进行模型部署？...";const AWS_SAGEMAKER_PARAM = {}; // 添加你的 AWS 配置 或者采用运行容器的IAM Roleexport const requestSagemakerDS = (...服务可用性与性能保障：避免公有 API 服务不可控的风险，确保服务稳定性。定制化需求：支持更灵活的参数设置和模型微调，满足企业特定需求。
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