推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

查看更多 →

AIGC推理业务昇腾迁移指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题： 昇腾业务迁移

查看更多 →

附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len

查看更多 →

推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

查看更多 →

推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

查看更多 →

方案概述 应用场景 车联网数据基础设施解决方案 随着新能源汽车数量的增加，车机管理难的问题日益突出。 无法支撑海量车机系统安全接入 车机管理效率低下且存在众多安全问题 在复杂网络环境下保证消息实时性与可靠性 无法保障大并发、高可用消息通信 难以快速实现业务系统对接 难以支撑包含整

查看更多 →

Device SDK介绍。 行业协议接入 支持通过边缘网关接入Modbus、OPCUA，可通过行业协议插件方式支持行业协议接入。 设备接入鉴权 支持一机一密，X.509证书等鉴权方式。 提供开源SDK和技术框架，需用户自行部署云网关完成TCP协议转换，或部署协议驱动到边缘网关。 设备管理 设备全生命周期管理

查看更多 →

云站点可靠接入，并享受当地资费套餐，详情请参考 全球SIM联接 。 功能 简介 连接服务管理 记录连接服务和其关联的设备信息，并支持对服务进行机卡关联、服务导出、服务订购/退订、停用/启用、网络切换等操作。 订购管理 提供连接服务的购买和订单的查询功能。 空中写卡 SIM卡功能和数据

查看更多 →

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

查看更多 →

为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

查看更多 →

推理服务端到端运维 ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。 方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到 对象存储服务 （OBS）中，接着通过ModelArts数据管理进行标注和版本管理，然后通过训练获得A

查看更多 →

DETAIL_TIME_ LOG 配置后重启推理服务生效。 Step7 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。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0.3.2）部署推理服务时，不同模型推理支持的max-m

查看更多 →

"use_beam_search":true "best_of":2 Step5 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（6.3.906）

查看更多 →

UA配置”页签，勾选需要下发的OPC UA连接点，单击“下发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。 单击规则引擎名称进入规则引擎详情页面，配置数据源端和数据目的端。 数据源端选择之前创建的产品和设备。

查看更多 →

Hypervisor能实现同一物理机上不同虚拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 - Hypervisor安全

查看更多 →

识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式

查看更多 →

选需要下发的Modbus连接点，单击“下发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。 · 单击规则引擎名称进入规则引擎详情页面，配置数据源端和数据目的端。 数据源端选择之前创建的产品和设备。

查看更多 →

设备集成指导 业务使用介绍 创建产品 注册设备 接入设备 产品管理 设备管理 规则引擎 订阅管理

查看更多 →

Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格：单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。推理部署如果是376T规格，推荐使用单机单卡；280T规格推荐使用单机2卡。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend:

查看更多 →

Ai1s型 云服务器 所在物理机发生故障时，云 服务器 支持自动恢复。 AI推理加速I型Ai1 概述 AI推理加速型实例Ai1是以昇腾310（Ascend 310）芯片为加速核心的AI加速型 弹性云服务器 。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性，实现了能效比的大幅提升，助力AI推理业务的快速普及

查看更多 →

数据转发至第三方应用 转发方式概述 使用HTTP/HTTPS转发 使用AMQP转发 使用MQTT转发 设备间通信 父主题： 规则引擎

查看更多 →