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管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
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
Mindspore版本与CANN版本，CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系，版本不匹配会导致训练失败。 场景描述 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2 (商用版本)
模型进行了基于昇腾NPU的适配工作，可以直接使用适配过的模型进行推理训练。 表1 LLM模型训练能力 支持模型 支持模型参数量 应用场景 软件技术栈 指导文档 Llama2 Llama2-7b Llama2-13b Llama2-70b 预训练、SFT全参微调、LoRA微调 ModelLink
ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 监控Lite Cluster资源：ModelArts支持使用AOM和Prometheus对资源进行监控，方便您了解当前的资源使用情况。 释放Lite Cluster资源：针对不再使用的Lite
Cluster节点池 管理Lite Cluster资源池标签 扩缩容Lite Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动 监控Lite Cluster资源 释放Lite Cluster资源
服务管理 通过 patch 操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签 查询推理服务标签
Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
大小，则显示默认值） 查看资源池监控 在资源池详情页，切换到“监控”页签。展示了CPU使用量、内存利用率、磁盘可用容量等使用情况，均以资源池的维度呈现。当资源池中有AI加速卡时，还会显示GPU、NPU的相关监控信息。 图4 查看资源视图 表1 监控指标 名称 指标含义 单位 取值范围
0240910112800-2a95df3 cann_8.0.rc3 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
rc2 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明：
安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.6 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 说明：
-l | grep nvidia-fabricmanager # 若有nvidia-fabricmanager软件，将其卸载 # 若无nvidia-fabricmanager软件，请跳过此命令 sudo apt-get autoremove --purge nvidia-fabricmanager-版本
size的大小最大支持50G，专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题： AI应用管理
设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入，则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。 父主题： 导入模型
2及以前版本。 Cann版本支持cann_8.0.rc3。 PyTorch版本支持2.1。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xx
名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明：
推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B和300IDUO。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.909软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip 文件名中的xx
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