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创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
图8 启动智能标注任务 查看智能标注任务进度 智能标注任务启动后，可以在“待确认”页签下查看智能标注任务进度。当任务完成后，即可在“待确认”页签下查看自动标注好的数据。
00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet # 训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考
00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet # 训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考
非模板参数 cmd 否 String 镜像启动命令 deployment_constraints 否 deployment_constraints object 模型部署约束(tag:hc,hk) 表4 GuideDoc 参数 是否必选 参数类型 描述 doc_url 是 String
资源管理 Lite Server提供启动、停止、切换操作系统等管理手段，您可在ModelArts控制台上对资源进行管理。
表2 推理效果的指标介绍 指标名称 指标说明 CPU使用率 在推理服务启动过程中，机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中，机器的内存占用情况。 显卡使用率 在推理服务启动过程中，机器的NPU/GPU占用情况。
目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务
Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录，用户手动创建
启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改
Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录，用户手动创建
启动或停止评测任务 评测任务为“已停止”状态，才能启动评测任务。 评测任务为“运行中”状态，才能停止评测任务。 启动评测任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。
pending: 待启动，仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中，仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动
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