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负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 步骤八 启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second） ≥0 NA NA NA 接收包速率 ma_container_network_receive_packets 每秒网卡接收的数据包个数。 个/秒（Packets/Second） ≥0 NA NA NA 下行错包率
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池，每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件，该组件会检测节点状态，并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时，节点
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 介绍如何创建AI应用，部署模型并启动推理服务，在线预测服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
测试推理服务：工作流运行完成后，在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台，选择“部署上线>在线服务”，找到部署的推理服务，单击服务名称，进入服务详情页。单击“预测”，右边可查看预测结果。 图6 预测样例图 图7 预测结果 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
模型建议调大为6000) export HCCL_OP_EXPANSION_MODE=AIV #可选 设置动态分档位后，在PTA模式下不支持接收超过最大档的并发请求，超过后会导致推理服务终止。请将最大档（PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST参数中设置的最大值）
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
查询数据集版本详情 功能介绍 查询数据集版本详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{da
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务），提供了简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts
资源池”时，下方会出现提示：公共资源池暂未完全公开，如需申请使用，请联系与您对接的销售人员或拨打4000-955-988获得支持，您也可以在线提交售前咨询。 如果不支持公共资源池，“公共资源池”按钮会置灰，鼠标悬停时，会提示：该模型版本暂不支持公共资源池部署。 步骤一：在MaaS控制台领取免费体验额度
资源池”时，下方会出现提示：公共资源池暂未完全公开，如需申请使用，请联系与您对接的销售人员或拨打4000-955-988获得支持，您也可以在线提交售前咨询。 如果不支持公共资源池，“公共资源池”按钮会置灰，鼠标悬停时，会提示：该模型版本暂不支持公共资源池部署。 步骤一：在MaaS控制台领取免费体验额度
查询数据集的版本列表 功能介绍 查询指定数据集的版本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 步骤四：启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 步骤四：启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
批量更新团队标注样本的标签 功能介绍 批量更新团队标注样本的标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/data
批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签，包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时，表示删除该样本的标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上，融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对
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