推理引擎基于规则_存储引擎-华为云

存储引擎

存储引擎存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎

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存储引擎

存储引擎存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎数据生命周期管理-OLTP表压缩

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引擎管理

引擎管理查询微服务引擎专享版支持规格查询微服务引擎专享版列表创建微服务引擎专享版查询微服务引擎专享版详情删除微服务引擎专享版查询微服务引擎专享版任务详情父主题： CS E API

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引擎管理

引擎管理查询微服务引擎的规格列表查询微服务引擎列表创建微服务引擎查询微服务引擎的详情查询微服务引擎任务详情查询微服务引擎配额详情删除指定的微服务引擎升级微服务引擎更新微服务引擎配置变更微服务引擎规格重试ServiceComb引擎专享版失败任务更新微服务引擎详情

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方案概述

方案概述应用场景该解决方案基于ModelArts Standard资源模式适配PyTorch NPU推理技术，将主流的开源大模型与硬件相结合，实现高速、高效的模型推理。帮助用户快速一键部署AI应用、在线推理，主要适用于自然语言处理 LLM应用场景，为用户提供更加高效、便捷的服务。

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使用前必读

生命周期管理活动提供自助式服务能力。目前AppStage的AI原生应用引擎提供API供您调用。在调用AppStage的AI原生应用引擎API之前，请确保已经充分了解AppStage的相关概念，详细信息请参见AppStage服务的产品介绍。终端节点终端节点即调用API的请求地

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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）推理场景介绍部署推理服务推理性能测试推理精度测试推理模型量化附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明附录：大模型推理常见问题父主题： LLM大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）推理场景介绍部署推理服务推理性能测试推理精度测试推理模型量化 Eagle投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明附录：大模型推理常见问题父主题： LLM大语言模型训练推理

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GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导场景描述本文将介绍在GP Ant8 裸金属服务器中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。背景信息 Megatron-DeepSpeed

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LLaMA-VID基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910)

LLaMA-VID基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910) 方案概览本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaMA-VID的推理过程。约束限制本方案目前仅适用于企业客户。

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Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909）

数。步骤六：开始推理执行如下命令开始推理，推理完成后会生产*_result.jpg，即检测结果。 python infer.py --model yolov8n.mindir infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，与GPU推理代码区别主要参考i

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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）推理场景介绍部署推理服务推理性能测试推理精度测试推理模型量化 eagle投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明附录：大模型推理常见问题父主题： LLM大语言模型训练推理

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自定义镜像使用场景

模型。制作自定义镜像用于推理如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型，可以通过制作自定义镜像，导入ModelArts创建为模型，并支持进行统一管理和部署为服务。用户制作的自定义镜像，使用的场景不同，镜像规则也不同，具体如下：通用规则：SWR镜像类型为“私有”

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创建我的推理服务进行推理

创建我的推理服务进行推理创建模型管理模型创建推理端点创建推理服务使用推理服务进行推理删除推理服务删除推理端点父主题：大模型推理场景

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在推理生产环境中部署推理服务

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，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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在推理生产环境中部署推理服务

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，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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在推理生产环境中部署推理服务

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，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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发布推理服务

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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推理精度测试

里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq

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部署推理服务

部署推理服务非分离部署推理服务分离部署推理服务父主题：主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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推理精度测试

里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size，推理时传入的prompts数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用ppl时必须为True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长

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