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答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_
"inputs"中"name"为"text_input"的元素代表输入，"data"为具体输入语句，本示例中为"what is machine learning"。 "inputs"中"name"为"max_tokens"的元素代表输出最大tokens数，"data"为具体数值，本示例中为64。
说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_
答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_
答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_
yaml创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况，执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名字），{nam
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择”
如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为模型 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择”
打开页面，表示当前用户具备ECS的操作权限。 验证VPC权限。 在左上角的服务列表中，选择VPC服务，进入VPC管理控制台。 在VPC管理控制台，单击右上角的“创建虚拟私有云”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备VPC的操作权限。 验证DEW权限。 在左上角的服务列表中，选择DEW服务，进入DEW管理控制台。
“duration”为实例运行时长，以创建时间为起点计算，即“创建时间+duration > 当前时刻”时，系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别，默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功，响应Body如下所示： { "create_at": 1687656452470
先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的，会导致频繁地容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。因为容器已经能满足隔离需求，没有必要再通过conda env做隔离。
global_variables_initializer()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature = tf.saved_model
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
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