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matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 新增random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 新增自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 新增CopyBlocks算子，满足vllm框架beam
系统自动生成的pool名称，相当于poolId。 creationTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 deletionTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels PoolMetaLabels
tenant String 租户。 project String 项目。 owner String 用户。 create_at Long 模型创建时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 source_location String 模型所在的OBS路径。 source_job_id
project String 服务归属项目。 owner String 服务归属用户。 publish_at Number 服务最新的发布时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 infer_type String 推理方式，取值为：real-time/batch/edge。
任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 精度结果 LLaMAFactory_train_accuracy_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 样例截图： 父主题： 训练benchmark工具
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本
service_instance_count Integer 服务实例数量。 req_count_per_min Long 服务分钟调用量，这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。 表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。
python test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新建一个终端，参考步骤5~7进入容器，该容器为客户端。执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。当显示如图所示时，即可调用服务成功。 curl -X POST -H "Content-Type: application/json"
文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。 @modelarts:end_time 否 String 语音起止点标签专用内置属性：语音的结束时间，格式“hh:mm:ss.SSS”(其中hh表示小时
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir
选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后，当资产上架后，该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行平台后，单击“设置”，在弹窗中可以自定义设置运行平台的资产标签，且标签可以被一起同步至运行平台。 数据集描述 - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。
rics-included.csv，指标采集对象详见dcgm-exporter。如果采集对象不能满足要求，可通过定制镜像或挂载的方式使用自定义配置。 等待约1分钟，执行下面的命令获取GPU指标： curl localhost:9400/metrics 指标获取结果如下： # HELP
${image_name} bash 参数说明： --name ${container_name} 容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 -v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir
删除指定Notebook资源的标签，支持批量删除。 镜像管理 查询支持的镜像列表 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 注册自定义镜像 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览，以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendFactory
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
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