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odelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。 图1 推理服务的端到端运维流程图 整个运维过程会对服务请求失败和资源占用过高的场景进行监控，当超过阈值时发送告警通知。 图2
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
SDK支持安装在Windows和Linux操作系统中。 如果在Windows上安装ModelArts SDK时出现报错，可参见FAQ：安装ModelArts SDK报错处理报错。 步骤一：下载ModelArts SDK 下载ModelArts SDK软件包，获取最新版本的ModelArts SDK软件包。 （可选）完成软件包签名校验。
部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型类型和权重获取地址 序号 支持模型 支持模型参数量
创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
训练作业排队失败 训练作业开始运行 训练作业运行成功 训练作业运行失败 训练作业被抢占 系统检测到您的作业疑似卡死，请及时前往作业详情界面查看并处理 训练作业已重启 训练作业已被手动终止 训练作业已被终止（最大运行时长：1h） 训练作业已被终止（最大运行时长：3h） 训练作业已被手动删除
在Notebook调试环境中部署推理服务 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 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。
创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务：使用VPC直连的高速访问通道，用户的业务请求不需要经过推理平台，而是直接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 在线服务的API默认为HTTPS访问，同时还支持以下的传输协议： 使用WebSocket协议的方式访问在线服务：WebS
会提示 |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件
当使用MoXing复制数据不成功，可能原因如下： 源文件不存在。 OBS路径不正确或者是两个OBS路径不在同一个区域。 训练作业空间不足。 处理方法 按照报错提示，需要排查以下几个问题： 检查moxing.file.copy_parallel()的第一个参数中是否有文件，否则会出现报错：No
会提示 ├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址 ├── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件
创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
会提示 |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件
会提示 |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。 id
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于已部署的在线服务，ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务，使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务，具体操作可以参考案例：使用ModelArts
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