的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。

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STOPPED表示被停止的训练任务。 评估报告 单击可查看训练评估报告详情。 资源占用 显示训练算法CPU、GPU和 RAM 的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 查看训练任务的系统日志、运行日志和运行图。 查看优化报告。 训练状态为RUNNING时，可以执行此按钮停止训练任务。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。

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Standard推理部署 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 推理服务访问公网 推理服务端到端运维 使用自定义引擎创建AI应用 使用大模型创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到推理自定义引擎 推理服务支持虚拟私有云（VPC）直连的高速访问通道

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不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 支持的模型软件包和权重文件 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表3所示，模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 开源权重获取地址 1

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/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46

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/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46

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ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？ ModelArts训练包括自动学习、训练管理、专属资源池-训练/开发环境功能。 ModelArts推理包括AI应用管理、部署上线功能。 父主题： 一般性问题

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、迷信、违禁等相关敏感词。 高级设置 推理任务类型 选择推理任务类型。 当模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时，“推理任务类型”默认和模型“任务类型”一致。“推理任务类型”支持修改，如果模型文件满足自定义模型规范（推理），则“推理任务类型”支持选择“自定义”。 当模型

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应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。

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5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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"default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String 服务内的推理路径，默认为"/"。 表2 predict返回参数说明 参数 描述 返回消息体 输出的参数和值，平台只做转发，不做识别。 父主题： 服务管理

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推理规范说明 模型包规范 模型模板 自定义脚本代码示例

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实时推理场景 特征 在实时推理应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 低延迟 单次请求的处理时效性要求高，RT（Response Time）延迟要求严格，90%的长尾延时普遍在百毫秒级别。 功能优势 函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势： 预留GPU实例 函数计算平台

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数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集 ├──

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数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集 ├──

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台、自动化编译工具、代码加密和调试工具包等必备工具。您可以参照应用示例和用户开发指导手册，迅速开发和测试您的FPGA硬件加速器。 应用开发套件 FPGA云服务提供应用开发套件 (SDK）。SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等

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5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU

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unset DETAIL_TIME_ LOG 配置后重启推理服务生效。 Step6 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）

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