协同办公 订阅管理 办公软件接入 父主题： 系统设置

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协同授权 获取资源属性值 保存或修改资源属性值 获取协同授权列表 批量保存、修改、删除协同授权

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任务协同 任务协同介绍 快速入门 移动端操作指南 父主题： 移动端

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任务协同 前言 快速入门 PC端操作指南 父主题： Windows端

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买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 知识图谱 的计费规格分一万边、百万边、千万边，其中一万边指代一万条关系，百万边和千万边以此类推，即图谱边的数量级达到一万、百万、千万，规模不同。 父主题： 计费问题

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针对云服务没有构建知识图谱的现状，华为云为各类企业提供知识图谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能，覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能

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针对云服务没有构建知识图谱的现状，华为云为各类企业提供知识图谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能，覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能

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异步推理 用户的模型推理时间过长时，可能会导致推理超时，此时可以使用异步推理任务来执行线上推理，通过异步推理任务ID查询推理结果，解决推理超时问题。 使用模型训练服务模型包进行异步推理 以使用硬盘检测模板创建的项目为例，介绍如何在模型训练服务上训练模型包及完成后续的异步推理操作。

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py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后，可在左侧目录树中，看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况，编辑修改推理文件中的代码。 父主题：

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推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

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批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 边缘服务 通过智能边缘平台，在边缘节点将AI应用部署为一个Web Service。

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标准版图谱 图谱规模为百万边和千万边，百万边最多支撑120万实体和120万关系，千万边最多支撑1200万实体和1200万关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务不支持在控制台直接购买，需要通过官网产品页服务咨询联系我们进行咨询购买。 高级版图谱 图谱规模为千万边，最多支撑1200万实

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上传到云侧，调用云上的疲劳检测算法，再次进行二次精确识别，判断为疲劳检测后则输出结果到车联网业务系统进行业务处理。 方案价值： 端云协同：一次联网部署技能，端侧实时检测，云端二次精准识别，不间断离线推理，快速响应、延迟小、对网络环境依赖低；平台提供统一管理接口。 节约上云成本：减少数据上云宽带和存储成本；

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图1 云计算和边缘计算 从广义上讲，云计算囊括边缘计算，边缘计算是云计算的扩展，二者为互补而非替代关系。只有云计算与边缘计算相互协同（简称边云协同），才能更好的满足各种应用场景下的不同需求。 通过图2进一步了解边缘计算的范畴。 图2 边缘计算的范畴 按照从用户/终端到中心云的距离，可以划分3个“圈”:

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计费问题 如何购买、体验知识图谱 知识图谱如何计费 知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱服务如何续费 如何查看已购买的知识图谱套餐包

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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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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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odel入参同系列，但是权重参数远小于--model指定的模型。若未使用投机推理功能，则无需配置。 --num-speculative-tokens：投机推理小模型每次推理的token数。若未使用投机推理功能，则无需配置。参数--num-speculative-tokens需要和--speculative-model

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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬

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ipv4.ip_forward Step2 获取推理镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表2。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx

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xlsx # 保存未推理出结果的问题，例如超时、系统错误 │ ├── system_error.xlsx # 保存推理结果，但是可能答非所问，无法判断是否正确，需要人工判断进行纠偏。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.904）

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