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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
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后，单击“远程登录”，可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float
用户通过OBS导入模型时，选择使用基础镜像，用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑，出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因，但是通过logger打印日志无法在“在线服务”的日志中查看到部分内容。 原因分析 推理服务的日志如果需要显示出来，需要代码中将日志打印到Console控制台。当前推理基础镜像使用
服务当前运行所用配置的更新时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 debug_url String 在线服务在线调试地址，只有当模型支持在线调试且只有一个实例的时候会存在。 due_time Number 在线服务自动停止时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数，未配置自动停止则不返回。
提供交互式云上开发环境，包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链，帮助用户完成昇腾迁移的调测过程，进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule 否 Array of Schedule objects 服务调度配置，仅在线服务可配置，默认不使用，服务长期运行。 description 否 String 服务描述，不超过100个字符，不能包含字符有!<>=&"'。不设置此参数表示不更新。
异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
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。 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（6.3.908）
异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产，零代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同
异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
越大，生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶
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。 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（6.3.909）
finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。 stopping: 停止中。 deleting: 删除中。 pending: 待启动，仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中，仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer
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