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准备数据集 进入AI Gallery，搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”，选择云服务区域“华北-北京四”，单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数： 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四。 数据类型：图片。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关
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。
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
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、特性实现和社区一直，针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口：离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一直，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
”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式：选择“按指标维度添加”。 指标名称：在右侧下拉框中选择“全量指标”，然后选择想要查询的指标，参考表1、表2 指标维度：填写过滤该指标的标签，请参考表4的Label名字栏。样例如下： 图3 示例图片 单击确定，即可出现指标信息。
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
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Qwen-VL/infer_test/images文件夹中，执行如下命令，运行推理脚本。 bash infer_demo.sh 推理结果如下所示：
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 多模态场景下，如果推理需要使用NPU加速图片预处理（仅适配了llava-1.5模型），启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 多模态场景下，如果推理需要使用NPU加速图片预处理（仅适配了llava-1.5模型），启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
infer_type 是 String 推理方式，取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务，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，服务一直保持运行。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
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）
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
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
CodeLab内置了免费算力，包含CPU和GPU两种。您可以使用免费规格，端到端体验ModelArts Notebook能力。也可使用此免费算力，在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例，打开即可编码。 高效分享 ModelArts在AI Gallery中提供的Notebook样例，可以直接通过Run
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：
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：
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。
选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写/v2/models/en
INSTANCE_DIR代表数据集路径，与步骤四：下载测试数据集中的测试数据集路径保持一致。 bs，step，resolution分别为批次大小、训练步数、图片分辨率。 图1 Finetune训练 执行如下命令启动Finetune训练。 cd /home/ma-user/aigc_train/to
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。
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