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分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： 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。
Lite Cluster资源配置流程 本章节介绍Lite Cluster环境配置详细流程，适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通，具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.4.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的
安装Gallery CLI配置工具 场景描述 Gallery CLI配置工具支持将AI Gallery仓库的资产下载到云服务端，便于在云服务本地进行训练、部署推理。 Gallery CLI配置工具支持将单个超过5GB的文件从本地上传至AI Gallery仓库中。 约束限制 Gallery
查看在线服务详情 当模型部署为在线服务成功后，您可以进入“在线服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”，进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
API概览 ModelArts服务所提供的接口均为自研接口。 通过ModelArts服务自研接口，您可以使用ModelArts Workflow、开发环境、训练管理、AI应用管理及服务管理功能。 工作流管理 表1 Workflow API 说明 获取Workflow列表 获取Workflow列表信息。
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
查询所有Notebook实例列表 功能介绍 查询所有Notebook实例列表，用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 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。
查询Notebook实例列表 功能介绍 查询Notebook实例列表，用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 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。
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli image命令支持：查询用户已注册的镜像、查询/加载镜像构建模板、Dockerfile镜像构建、查询/清理镜像构建缓存、注册/取消注册镜像、调试镜像是否可以在Notebook中使用等。具体命令及功能可执行ma-cli image
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： 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。
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： 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。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安
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