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支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn，其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值，暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.
单击“部署模型服务”进入部署页面，完成创建配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。 模型设置 部署模型 单击“选择模型”，选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。
Content-Type →application/json 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写。 返回状态码“200”，响应Body如下所示（引擎较多，只展示部分）： { "total": 28, "items": [ ...... {
填写绝对路径；如果是AI Gallery仓库内的地址，则填写相对路径。 Infer_port 选填，推理服务提供的端口，缺省值为8080。只支持部署HTTP服务。 自定义镜像可以通过是否上传自定义推理参数文件“gallery_inference/inference_params.
存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 feature String 实例类别。枚举值： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK：计费规格实例。 billing_items Array of strings 计费资源类型。枚举值：
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipelin
创建训练作业。 查询训练作业详情 查询训练作业详情。 更新训练作业描述 更新训练作业描述。 删除训练作业 删除训练作业。 终止训练作业 终止训练作业，只可终止创建中、等待中、运行中的作业。 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（预览）。 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接）
目，可将该参数配置为stream_options={"include_usage":True}。 max_tokens 否 16 Int 每个输出序列要生成的最大Tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个Tokens的数量的整数。设置为“-1”表示考虑所有Tokens。
信息注明失败原因。 config Array of QueryServiceConfig objects 服务配置（如果是共享过来的服务，只返回model_id ,model_name, model_version）。 access_address String 推理请求的访问地
activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 对输出层命名output，在模型推理时通过该命名取结果 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name="output") ])
"data": [64] }, { "name": "bad_words", "shape": [1, 1], "datatype": "BYTES",
存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 feature String 实例类别。枚举值： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK：计费规格实例。 billing_items Array of strings 计费资源类型。枚举值：
存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 feature String 实例类别。枚举值： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK：计费规格实例。 billing_items Array of strings 计费资源类型。枚举值：
模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明，针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例），请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
# jobstart_hccl.json is provided by the volcano controller of Cloud-Container-Engine(CCE) HCCL_JSON_FILE_NAME = 'jobstart_hccl.json'
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