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py。 训练结果、日志、checkpoints上传。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 可以用一个run脚本把整个流程包起来。run.sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或
用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与
_postprocess(self, data) 后处理方法，在推理请求完成后调用，用于将模型输出转换为API接口输出。 用户可以选择重写preprocess和postprocess方法，以实现API输入数据的预处理和推理输出结果的后处理。 重写模型父类的初始化方法init可能导致模型“运行异常”。
e。 通过vLLM服务API接口启动服务 在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model
的mox.file接口。 Moxing主要使用场景为提升从OBS读取和下载数据的易用性，适配对象为OBS对象桶，对于OBS并行文件系统部分接口可能存在问题，不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS Python SDK，详情请参见Python SDK接口概览。 为什么要用mox
查”，否则会导致模型创建失败。 apis定义：选填，用于编辑自定义镜像的apis定义。模型apis定义需要遵循ModelArts的填写规范，参见模型配置文件说明。 本样例的配置文件如下所示： [{ "url": "/", "method": "post"
WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 WebSocket在线服务调用
ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts对单个API的推理请求流量做了限制，同时为了保证推理服务可以稳定运行在合理区间，ModelArts将限流值设定在一个较高区间。 处理办法 降低API的流量，如果确有超高并发的需求，请提工单处理。
果。 图2 挂载成功 方式2：API模式 动态挂载API接口已发布至华北-北京四和华东-上海一站点。请参考JupyterLab主页介绍、在JupyterLab中新建ipynb文件，新建一个ipynb文件然后执行脚本。 挂载脚本代码示例如下。更多API参数介绍请参考动态挂载OBS。
初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后，您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境Notebook不需要Session鉴权，可以直接使用。示例代码如下： 1 2 from modelarts
的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址
onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Di
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch
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e。 通过vLLM服务API接口启动服务 在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch
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ap-add的启动命令，在模型发布时将会置空。 “apis定义” 提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。apis定义填写规范请参见模型配置文件编写说明中的apis参数说明，示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。
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