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Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI Gallery模型，可将此模型部署为AI应用，具体可参见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产，可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型，具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI
型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。
升级Lite Cluster资源池驱动 场景介绍 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式：安全升级、强制升级。
可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager，则需安装改组件。 如果已安装fabricmanager，运行以下命令重启fabricmanager.service。
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id）。获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户
-user/work以外的目录，请将数据集等放到work路径下，不要放到非work路径下。 请不要将实例频繁保存镜像，建议一次将需要的安装包安装好，然后执行镜像保存，避免频繁执行镜像保存的动作，保存次数越多镜像越大，且多次保存后的镜像过大问题无法通过清理磁盘方式减少镜像的大小（Docker保存原理机制）。
low工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例：
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
升级Standard专属资源池驱动 场景介绍 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式：安全升级、强制升级。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理standard常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：Standard大模型推理常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：Standard大模型推理常见问题
工作空间 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
KooSearch企业搜索服务：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，升级智能对话解决方案，含智能客服、数字人。 Dify：支持自部署的应用构建开源解决方案，用于Agent编排、自定义工作流。
服务管理概述 服务管理，包括将已创建成功的模型部署为在线服务或本地服务。可以实现在线预测、本地预测、服务详情查询、查看服务日志等功能。 这里的在线服务包括“predictor”和“transformer”两类，都包括下文描述的功能，本章节以“predictor”服务为例进行说明。
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