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介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用，部署模型并启动推理服务，在线预测服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
Step3 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
训练作业”页面，等待训练作业完成。 训练作业运行需要几分钟时间，请耐心等待。根据经验，选择样例数据集，使用GPU资源运行，预计3分钟左右可完成。 当训练作业的状态变更为“已完成”时，表示已运行结束。 您可以单击训练作业名称，进入详情页面，了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”和“评估结果
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示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成AI应用创建。 在AI应用列表中，您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时，表示AI应用创建成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。 后续操作 部署服务：在“AI应用列表
此处下拉框有4个选项，分别是： Code（写python代码），Markdown（写Markdown代码，通常用于注释），Raw（一个转换工具），-（不修改）。 查看代码历史版本。 git插件，图标显示灰色表示当前Region不支持。 当前的资源规格。 单击可以选择Kernel。
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用，并进行统一管理。 同时，为方便能够将模型部署在不同的设备上，ModelArts还提供了模型转换能力，转换后的模型可应用于Ascend类型。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中
├──awq # W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts
/home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 通过增加nginx代理，支持https协议。 协议转换为https之后，对外暴露的端口从tfserving的8501变为8080。 Dockerfile中执行如下命令完成nginx的安装和配置。
ngFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args
ret = dataset.with_transform(_format_transforms) return ret # 转换函数 def _format_transforms(examples): examples["pixel_values"] = [_transforms(img
SDK中，“request.setBody()”只支持String类型，所以只支持输入为文本格式的预测请求。如果输入的是文件格式，需要先进行base64编码转换成文本。 输入为文件格式 此处以json格式为例介绍读取本地预测文件并进行base64编码的请求体，请求体示例如下： package com
服务端打印如下信息，表示发送请求成功。 图4 发送请求 客户端返回图像的base64编码。 图5 图像的base64编码 将客户端返回的base64编码转换为图片。 from PIL import Image from io import BytesIO import base64 def
吞吐表示每秒每卡处理的Tokens数量，吞吐值的上下限可以参考表4获取。 单位：tokens/s/p 前后处理时间 调优时长还包括训练前的数据预处理、训练后格式转换等调优之外的耗时，统称为前后处理时间。 调优任务的前后处理时间和模型参数量相关，不同参数量的时间估值如下： 72B ： 1.35小时 32B：0
输入数据为图片时，建议单张图片小于12MB。 输入数据格式为csv时，建议不要包含中文。如需使用中文，请将文件编码格式设置为UTF-8编码。您可以使用代码方式转换文件编码格式，也可以将csv文件用记事本方式打开，在另存为弹出的窗口页面设置编码格式。 输入数据格式为csv时，建议文件大小不超过12MB。
ret = dataset.with_transform(_format_transforms) return ret # 转换函数 def _format_transforms(examples): examples["pixel_values"] = [_transforms(img
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