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moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts Lite Server上部署，支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户
本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。
Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主
Server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。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务
Server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。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
PU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看推理服务详情章节。 方式二：通过AOM查看所有监控指标 ModelArts
service_name：服务名称，保存评测结果时创建目录，示例为：llama2-13b-chat-test。 eval_dataset：评测使用的评测集（枚举值），目前仅支持mmlu、ceval。 service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本，是基于
参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：
配置说明 配置项 说明 模型名称 MaaS服务调用界面显示的模型名称。 API Key MaaS鉴权管理界面中创建的API Key。具体操作，请参见步骤一：获取API Key。 API Endpoint URL 服务调用界面中MaaS服务的基础API地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions”
序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题： GPU相关问题
ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？ 在控制台页面操作删除专属资源池后，后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中，用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池，建议等待5min后再创建，且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资
训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1 训练作业的自定义镜像制作流程
e Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境，创建自己的工作目录。 由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中，在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下，该目录可以直接使用上传到物理
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。
delArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
delArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
delArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
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