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Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增
Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 PD分离部署场景下，大模型推
Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增
Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增
Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增
目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问
速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果实例数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关，您可以尝试优化模型提高预测速度。 Mo
示例：使用包年包月的专属资源池。计费项：计算资源费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个包年/包月的专属资源池，资源池规格为CPU: 8 核 32GB，计算节点个数为1个，购买时长为2个月，单价为1,750.00元。按照计算资源费用结算，那么此专属资源池运行期间产生的费用计算如下： 计算资源费用
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
专属资源池：专属资源池提供独享的计算资源，不与其他用户共享，资源更可控。使用ModelArts Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时，可以使用Standard专属资源池的计算资源。使用前，您需要先购买创建一个专属资源池。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。
压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。
W4A16量化 大模型推理中，模型权重数据类型（weight），推理计算时的数据类型（activation）和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题： 数据管理
工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorB
将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练
prompt的场景，system prompt在不同的请求中但是相同的，KV Cache的计算也是相同的；多轮对话场景中，每一轮对话需要依赖所有历史轮次对话的上下文，历史轮次中的KV Cache在后续每一轮中都要被重新计算。这两种情况下，如果能把system prompt和历史轮次中的KV Ca
吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中间过程多steps平均值吞吐计算公式为： delta_tokens = end_total_tokens-start_ total_tokens delta_time
用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，A
而且，由于实现过程差异，不同硬件对于同样的计算过程，数值计算结果通常会有差异，比如GPU和CPU之间，GPU各版本之间，数值计算结果都有一定差异，在特定的容限范围内，不会影响模型的最终收敛。所以，计算的数值差异是很常规的现象，并非错误。 为了更好地了解这种计算差异，并且能够正确区分正常计算差异和引起模型精
吞吐量（tokens/s/p）：可通过表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl计算性能。取中间过程多steps平均值吞吐计算公式为： delta_tokens = end_total_tokens-start_ total_tokens delta_time
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