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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 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到
ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 背景说明 访问在线服务的实际业务中，用户可能会存在如下需求： 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此，ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100
AIGC工具tailor使用指导 tailor简介 tailor是AIGC场景下用于模型转换（onnx到mindir）和性能分析的辅助工具，当前支持以下功能。 表1 功能总览 功能大类 具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE
导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0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
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分
使用PyCharm上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS下载到云上Notebook。 图1 数据通过OBS中转上传到Notebook 上传数据至OBS，具体操作请参见上传文件至OBS桶。
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 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量，方便用户查看，主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练作业环境变量 NCCL（Nvidia Collective multi-GPU Communication Library）环境变量 OBS
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455，后由RFC 7936补充规范
在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下
ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网
使用Msprobe工具分析偏差 观察上一章Loss趋势，在首个Step有较小偏差，所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具，命令如下： pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据
W8A16量化 什么是W8A16量化 使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化，只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一
Prefix Caching 什么是Prefix Caching 在LLM推理应用中，经常会面临具有长system prompt的场景以及多轮对话的场景。长system prompt的场景，system prompt在不同的请求中但是相同的，KV Cache的计算也是相同的；多轮对话场景中
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中，存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景，ModelArts提供容错检查功能，帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项：环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 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
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 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
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