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在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的
ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像（二选一）构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
创建网络资源 功能介绍 创建网络资源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/networks 表1 路径参数 参数
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
ModelArts在线服务处于运行中时，如何填写request header和request body？ 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时，通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址，但是不知道如何填写推理请求的header及body。
ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像（二选一）构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
删除网络资源 功能介绍 删除指定网络资源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/networks/{network_name}
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.4.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 Step1
ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像（二选一）构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
解析Manifest文件 解析Manifest文件，支持本地和OBS。如果是OBS，需要Session信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。
附录：大模型推理standard常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
修改Workflow工作流 功能介绍 更新Workflow工作流信息。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.3.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVid
不需要再进相关转化，即可支持模型训练。 提供对象存储语义，和Posix语义有区别，需要进一步理解。 本地存储 重型训练作业首选 运行所在虚拟机或者裸金属机器上自带的SSD高性能存储，文件读写的吞吐量大，建议对于重型训练作业先将数据准备到对应目录再启动训练。 默认在容器/cache
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