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/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
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即切换使用新域名。为保障持续提供推理服务，请您及时更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务，预测API切换域名后，由于内网VPC无法识别公网域名，请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题： 产品变更公告
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ，实例已经开启SSH连接，实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中： Windows：C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 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
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。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
AI开发平台ModelArts ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 模型管理/在线服务/批量服务/边缘服务/边缘部署专属资源池 对象存储服务OBS OBS Administrator 云监控服务CES CES ReadOnlyAccess
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。同时，使用公共资源池运行实例，模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.40 元/小时）；服务部署时选择资源池规格为CPU:
print(outputs[0].outputs[0].text) MODEL_NAME表示对应模型路径。 在线推理使用Guided Decoding 启动推理服务请参考启动推理服务章节。 在线推理使用Guided Decoding时，在发送的请求中包含上述guided_json架构，具体示例可参考以下代码。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
ces Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 A
Notebook”，单击“创建”，在创建Notebook页面，资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击“部署”，在部署服务页面，资源池规格只能选择专属资源池。 父主题： 典型场景配置实践
训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍了使用PyCharm Toolkit如何连接Notebook。 视频介绍 使用限制 当前仅支持2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。 使用PyCharm
-h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.907-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.907-xxx.zip，并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git
PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以
主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点，输入指定的模型进行服务部署
调用：提供高性能算子下发和图模式两种方案，兼顾性能和灵活性。 特性：服务调度、特性实现和社区一致，针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口：离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致，无缝迁移。 Ascend-vLLM支持的特性介绍 表1 Ascend-vLLM支持的特性 特性名称
在CCE页面为Prometheus所在节点绑定弹性公网IP，并打开节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表，可以将Grafana部署在集群内，这里不需要对Prometheus绑定公网IP和配置安全组，只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。
shell python mslite_pipeline.py 图2 执行推理脚本 图3 MindSpore Lite pipeline输出的结果图片 父主题： 应用迁移
步骤二：权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。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：
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