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#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。 以官方onnx pipeline代码为例，其提供的onnx
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
with_subscription Boolean 工作流SMN消息订阅开关，默认为false，表示关闭消息订阅开关。 smn_switch Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String
A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务
用该模型服务进行预测。 调用MaaS部署的模型服务 免费体验预置服务 ModelArts Studio大模型即服务平台给新用户分配了每个模型100万Tokens的免费调用额度，无需部署即可一键体验通义千问、ChatGLM等预置模型服务。 免费体验MaaS预置服务 - 应用体验 ModelArts
关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pyt
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为模型，将模型快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地开发环境进行，本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。
多机多卡 资源购买： 购买虚拟私有云VPC 购买弹性文件服务SFS 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置： 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group
获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workplace\
渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建模型。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。
"true"（JupyterLab训练应用程序）。 "tensorboard/enable": "true"（TensorBoard训练应用程序）。 "mindstudio-insight/enable": "true"（MindStudio Insight训练应用程序）。 表5 Status
"true"（JupyterLab训练应用程序）。 "tensorboard/enable": "true"（TensorBoard训练应用程序）。 "mindstudio-insight/enable": "true"（MindStudio Insight训练应用程序）。 表4 Status
表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 查询检索参数 参数 是否必选 参数类型 说明 per_page 否 Integer 指定每一页展示作业参数的
对于在线/批量/边缘服务，因资源ID与账单中上报的资源ID不一致，所以需通过如下方法查询账单停止计费： 使用公共资源池创建的在线/批量/边缘服务，通过此方式停止服务后，即可停止计费。 使用专属资源池创建的在线/批量/边缘服务，需删除对应的专属资源池。删除后，即可停止计费。 在运行在线服务时，如
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器（ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
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