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部署推理服务
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24576 3 llama2-13b 24576 24576 说明：机器型号规格以卡数*显存大小为单位，如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
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部署推理服务
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906-xxx.zip到容器中，包获取路径请参见表2。 将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，需要上传训练后的权重文件和开源的原始权重文件。模型训练及训练后的权重文件转换操
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ModelArts中常用概念
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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已
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方案概述
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方案概述
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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。
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推理服务测试
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推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测
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发布推理服务
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发布推理服务 模型训练服务支持一键发布在线推理服务。用户基于成熟的模型包，创建推理服务，直接在线调用服务得到推理结果。操作步骤如下。 单击模型包“操作”列的，弹出“发布推理服务”对话框，如图1所示。 图1 推理服务 配置对话框参数如表1所示。 表1 创建推理服务参数配置 参数名称
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部署推理服务
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部署推理服务 本章节介绍如何启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模
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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。
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离线模型推理
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推理场景介绍
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如果使用DevServer资源，请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254
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推理精度测试
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service_name：服务名称，保存评测结果时创建目录，示例为：llama2-13b-chat-test。 eval_dataset：评测使用的评测集（枚举值），目前仅支持mmlu、ceval。 service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://
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模型推理文件
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模型推理文件 如果用户需要使用内置评测指标集，需要按照以下规范提供模型推理的启动脚本，具体参考下面文件实例。如果不使用内置评测模板，可跳过此节。 仅当使用内置评测模板时需要按此要求配置模型推理文件。如果使用自定义评测脚本评测时，仅需提供模型即可，具体目录结构由用户自行决定。 模型推理启动文件实例
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在推理生产环境中部署推理服务
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在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境（ModelArts控制台的在线服务功能）中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备ascend_vllm代码包、模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.s
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在推理生产环境中部署推理服务
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细参数解释请参见部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图7 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”。 若以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/ge
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概述
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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application
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模型训练
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max_features：勾选“超参优化”，FLOAT类型，依次输入“0”和“1”。 优化方法：选择优化方法“贝叶斯优化 - GP”和优化目标“最大值”。 终止条件：配置超参优化终止的条件。设置“迭代次数”为“10”，即使用“贝叶斯优化 - GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。
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云端推理框架
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推理精度测试
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service_name：服务名称，保存评测结果时创建目录，示例为：llama2-13b-chat-test。 eval_dataset：评测使用的评测集（枚举值），目前仅支持mmlu、ceval。 service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://
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推理精度测试
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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
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推理规范说明
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