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全流程开发）。 本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。 使用AI全流程开发的端到端示例，请参见 《快速入门》 和《最佳实践》。 Standard使用场景介绍
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题：
s Key Id和Secret Access Key）。 “project_id”即项目ID，获取方式如下： 在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID
Standard控制台的方式创建生产环境的训练作业，详细操作请参考本章节以下内容。 通过ModelArts提供的API接口创建生产环境的训练作业，详细操作请参见使用API创建训练作业。 前提条件 已经将用于训练作业的数据上传至OBS目录。 已经在OBS目录下创建了至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。
边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。 父主题： Standard功能介绍
905版本）目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │
如果机器上的版本不是所需的版本（例如需要换成社区最新调测版本），可以参考后续步骤进行操作。 查看机器操作系统版本，以及架构是aarch64还是x86_64，并从昇腾官网获取相关的固件驱动包。固件包名称为“Ascend-hdk-型号-npu-firmware_版本号.run”，驱动包名称为“Ascend-hd
--decode-server-list 6,7 --api-server --save-dir ./save_dir 执行后，会生成一个global_ranktable.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件；如果指定了--api-server，还会生成一个local_ranktable_host
"status":"initializing" } --- apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 # The value cannot be changed. The volcano API must be used. kind: Job
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