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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 （可选）本地服务器安装ModelArts SDK 介绍如何在本地安装ModelArts SDK。 （可选）Session鉴权
数据导入方式介绍 数据集创建完成后，您还可以通过导入数据的操作，接入更多数据。ModelArts支持从不同数据源导入数据。 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集
模型包结构介绍 创建模型时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景，如果是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务，随后登录至该Pod容器内部署在线服务，并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。
配置需要使用的NPU卡为容器中的第几张卡。例如：实际使用的是容器中第1张卡，此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 如果启动服务需要使用多张卡，则按容器中的卡号依次编排。例如：实际使用的是容器中第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export
"value": "第一张图片是重庆的城市天际线，第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务，特殊tokens如下：<img> </img> <ref> </ref> <box> </box>。 对于带图像输入的内容可表示为Picture id:
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为
ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署，本文以TFServing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统，提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生T
配置需要使用的NPU卡为容器中的第几张卡。例如：实际使用的是容器中第1张卡，此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 如果启动服务需要使用多张卡，则按容器中的卡号依次编排。例如：实际使用的是容器中第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export
Gallery数据集 编辑数据集介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页，选择“数据集介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置
配置需要使用的NPU卡为容器中的第几张卡。例如：实际使用的是容器中第1张卡，此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 如果启动服务需要使用多张卡，则按容器中的卡号依次编排。例如：实际使用的是容器中第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export
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