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推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 使用场景和构建流程说明 用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或第三方的镜像来编写Dockerfile，在ECS服务器上构建出完全适合自己的镜像。然后将镜像进行注册，用以创建新的开发环境，满足自己的业务需求。 本案例将基于ModelArts
ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足
部署模型为在线服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜像
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 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。 URI POST /v2/{project_id}/workflows
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
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
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”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>批量服务”，进入“批量服务”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
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级
修改在线服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级
使用MaaS部署模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台可以将模型部署为服务，便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用。 约束限制 部署模型服务时，ModelArts Studio大模型即服务平台预置了推理的最大输入输出长度。模型Qwen-14B默认是2048
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。 训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed
将数据预热到SFS Turbo 训练任务开始前可通过数据预热功能将文件元数据和数据内容全部从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中，数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控，用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、
请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时，大概率是APIG（API网关）拦截问题。需排查APIG（API网关）和模型。 处理方法 优先排查APIG（API网关）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {预测地址}。如返回
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