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model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时 time_in_queue（请求排队时间）：请求从到达服务开始到开始被调度的耗时
model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量token时延）：服务计算增量token的平均耗时 time_in_queue（请求排队时间）：请求从到达服务开始到开始被调度的耗时
${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num 1 4 8 16 32 \ --prompt-tokens 1024 2048 \ --output-tokens 128 256 \ --height
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P，并打开节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表，可以将Grafana部署在集群内，这里不需要对Prometheus绑定公网IP和配置安全组，只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。 图1 添加入方向规则
--port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num 1 4 8 16 32 --prompt-tokens 1024 2048 --output-tokens 128 256 --num-scheduler-steps
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数据管理权限 表1 数据集管理的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询数据集列表 GET /v2/{project_id}/datasets modelarts:dataset:list - √ √ 创建数据集 POST /v2/{project_id}/datasets
查询服务对象列表 获取当前用户服务对象列表。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有服务对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
用户的账号ID，获取方式请参见获取账号名和账号ID。 iam_user IAM用户名，获取方式请参见获取用户名和用户ID。 iam_password IAM用户密码，即账号的登录密码。 iam_ak 访问密钥AK，获取方式请参见访问密钥。 iam_sk 访问密钥SK，获取方式请参见访问密钥。
在Step3中的terminal部署并启动推理服务。有2种方式，使用vllm-api启动推理服务，或者使用openai-api启动推理服务。参考命令如下： # 使用vllm-api python vllm/entrypoints/api_server.py \ --model="${model_path}"
--smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-c
--smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-c
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