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调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
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在线服务 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力。
主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题:
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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 NPU推理指导(6.3.906)
部署推理服务 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。 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。
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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。
图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。
图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“模型部署”页面部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。
Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
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