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prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。
构建前可以使用nerdctl pull命令拉取测试镜像，查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
ModelArts默认提供了一组预置镜像供开发使用，这些镜像有以下特点： 零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。
FullAccess 密钥管理服务KMS KMS CMKFullAccess 虚拟私有云服务VPC VPC FullAccess AI开发平台ModelArts ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 模型管理/在线服务
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通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子账号使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。
昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。
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部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。
上行速率 ma_container_network_transmit_bytes 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。
分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。
计费项：标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分类项目，在运行阶段，10:00:00-10:06:00完成了数据校验，10:06:00-10:12:00完成了图像分类，11:30:00完成了服务部署，并在12:00:00停止运行在线服务。
-6.3.909-xxx.zip pip install ascend_cloud_ops_cann-xx.whl pip install ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test，将要测试的图片放到
测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码，所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录，防止正式运行时磁盘占满。
基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。
~/.bashrc ### option 2: install with setuptools python3 setup.py install --user triton包编译： 本文档triton包基于commit id 8a3fb7e3fd6b87f09bcb4ebc6编译测试
昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。
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