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部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
在使用ModelArts时存在与OBS的数据交互，您需要使用的数据可以存储至OBS。 弹性云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，使用弹性云服务器。
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git
divided by 4, (counting in double words, 32 bits), received on all VLs from the port. counting in double words, 32 bits ≥0 NA NA NA 网卡发送数据总量 ma
NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 注意事项 本文旨在指导如何在Snt9b裸金属服务器上，进行磁盘合并挂载、安装docker等环境配置。在配置前请注意如下事项： 首次装机时需要配置存储、固件、驱动、网络访问等基础内容，这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形
模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式，参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述
ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 $ma-cli dli-job -h Usage: ma-cli dli-job [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... DLI spark job submission and query job
查询服务详情 功能介绍 查询模型服务详情，根据服务ID查询服务详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services/{service_id}
demo. package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request; import org.apache
"data": [64] }, { "name": "bad_words", "shape": [1, 1], "datatype": "BYTES",
查询Workflow Execution 功能介绍 通过ID查询Workflow Execution详情。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI
于动态batch配置说明详见：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.3.0/use/cloud_infer/converter_tool_ascend.html 使用如下转换命令： converter_lite --fmk=ONNX
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。 训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed
获取Execution列表 功能介绍 查询Workflow下的执行记录列表。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{proj
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
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