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部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。
单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时，可单击操作列的“调用”，复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。
建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 父主题： 单机单卡
配置IAM权限 配置ModelArts委托权限 配置SWR组织权限 测试用户权限 父主题： 基本配置
选择合适的协议，如邮件，短信等，并填写终端，如邮件地址，手机号等。单击确认。 此时订阅总数中会出现一条记录，但是处于未确认的状态。 收到邮件后单击“订阅确认”。 此时该订阅记录将处于已确认的状态。 创建告警行动规则 行动规则即为告警触发时，AOM以怎样的方式来告知用户。
研究表明，具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好，尤其是在ImageNet 512×512和256×256的测试中，DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。
抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。
抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。
手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好 算是给自己的父亲节礼物吧物流很快下单不到24小时就到货了耳机更赞有些低音炮的感觉入耳很紧不会掉棒棒哒 标注文件“COMMENTS_114745
抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。
/scripts_modellink/dev_pipeline.sh 命令详解如下： <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。
/scripts_modellink/dev_pipeline.sh 命令详解如下： <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。
抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。
model_name> <exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> --save_steps=5 --max_steps 100 <cfgs_yaml_file>：性能或精度测试配置的
model_name> <exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> --save_steps=5 --max_steps 100 <cfgs_yaml_file>：性能或精度测试配置的
同时利用昇腾高性能算子库Ascend Transformer Boost（ATB）和适配昇腾平台的大模型推理服务Text Generation Inference（TGI） + 华为自研Ascend Snt9b硬件，为用户提供了开箱即用的推理部署方案，包括推理的性能和精度测试等，为用户提供端到端的大模型解决方案
需要用户自己准备测试图片。
--kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此
指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。 id String 样本ID。
--kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此
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