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Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务产品文档》。 与对象存储服务的关系 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS
Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 与对象存储服务的关系 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS
Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas
（可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好，在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 在ModelArts控制台左侧导航栏中找到“资源管理 > AI专属资源池
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts Standard提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发。
如PD分离、前后处理、sample等，实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构 Ascend-vLLM架构图如下所示。 算子：使用CANN基础算子和高性能融合算子，同时支持用户自定义算子，持续迭代优化，提高推理效率。 模型：结构实现和社区一致，Huggingface模型开箱即用，同时可以快速适配新模型。
型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 ModelArts提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换模型的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供
或者输出至OBS服务指定路径，输入和输出数据需要配置3个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import argparse # 创建解析 parser = argparse
benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围
Stable Diffusion WebUI如何适配？ WebUI一般可以分为前端和后端实现两部分，后端的实现模式种类多样，并且依赖了多个的第三方库，当前在WebUI适配时，并没有特别好的方式。在对后端实现比较理解的情况下，建议针对具体的功能进行Diffusers模块的适配与替换，然后针
延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
en时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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