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├──awq # W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测
running_task_type 否 Integer 指定需要检测的正在运行任务（包括初始化）的类型。可选值如下： 0：自动标注 1：预标注 2：导出任务 3：切换版本 4：导出manifest 5：导入manifest 6：发布版本 7：自动分组 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全，详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像，旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统一镜像Runtime的命名规范：<AI引擎名字及版本> - <硬件及版本：cpu或cuda或cann>
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 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
/home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 通过增加nginx代理，支持https协议。 协议转换为https之后，对外暴露的端口从tfserving的8501变为8080。 Dockerfile中执行如下命令完成nginx的安装和配置。
"必须提供 maxSeqLen 参数" exit 1 fi model_path=$mount_path/$model_name # 转换 model_name 为小写，以便忽略大小写 lower_model_name=$(echo "$model_name" | tr '[:upper:]'
登录ModelArts管理控制台，在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面，进入“Standard资源池”页签中，单击资源名称进入资源详情。 在资源详情页，切换到“规格”页签，在规格列表中复制“计量ID”。 图5 复制计量ID 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在账单列
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 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
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
ngFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts
running_task_type 否 Integer 指定需要检测的正在运行任务（包括初始化）的类型。可选值如下： 0：自动标注 1：预标注 2：导出任务 3：切换版本 4：导出manifest 5：导入manifest 6：发布版本 7：自动分组 search_content 否 String 模糊匹配名称，默认为空。
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args
基本参数请参考步骤八 启动scheduler实例，额外的参数如下： --dynamic：是否开启自适应角色转换，如果不开启，则下方参数无效 --replan-interval：重新计算pd配比转换的间隔时间，默认6000，单位为秒 --profile-input-len：profiling的输入长度，默认"64
py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
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