mqs_topic string 是 转发目的端的MQS的Topic名称。 connect_address string 是 MQS Broker的连接地址。 destination string 是 消息转发的目的端的类型，目前只支持ROMA_MQS，KAFKA。 mqs_sasl_ssl

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关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 ModelArts是一个一站式的开发平台，

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业务场景定义 √ x - 基于请求Method的匹配规则 √ x - 基于请求Path的匹配规则 √ x - 基于请求Headers的匹配规则 √ x - 治理策略-流量控制 服务端的令牌桶限流 √ √ - 治理策略-重试 客户端通过重试来保证用户业务的可用性、容错性、一致性 √

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介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档

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推理服务支持虚拟私有云（VPC）直连的高速访问通道 WebSocket在线服务全流程开发

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介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档

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请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 微调训练和预训练的区别 微调训练是在预训练权重的基础上使用指令数据集进行的，对模型权重进行学习调整。从而针对特定任务达到预期效果。 微调训练与预训练任务的区别主要包括： 使用的数据不同，微调使用的是指令数据集，在处理数据集时需要将--handler-name

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”等信息，或保持默认值也可以，单击“确定”。 等待系统发布推理服务，大约需要10分钟。发布成功后，模型包所在行的图标更新为。 单击模型包右侧的图标，进入推理服务快速验证页面。 在左侧的“验证消息”区域，输入json格式的验证数据，如下所示。 { "smart_1_normalized":

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界面说明如表1所示。 表1 推理服务界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过名称快速检索推理服务。 支持通过推理服务的状态快速筛选相同状态下的推理服务。 状态包括：运行中、部署中、已停止、告警、部署失败、后台异常。 用于刷新推理服务界面内容。 使用“模型仓库”中的模型包创建新的推理服务。 2

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int size); }; 返回值 返回值为0即成功，其他即失败，失败响应参数如错误码所示。 如果推理的实际输入与模型输入大小不一致，推理将会失败。此时infer的返回值将是一个int的错误码，日志会报出错误信息，开发者可以通过错误信息来定位错误。 父主题： 模型管理

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模型推理 模型初始化成功后，调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据，并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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service_predict.py # 发送请求的服务。支持vllm的openai，atb的tgi模板 ├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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与开源RocketMQ的差异 分布式消息服务RocketMQ版在兼容开源RocketMQ基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强。 表1 分布式消息服务RocketMQ版与开源RocketMQ的差异说明 功能项 分布式消息服务RocketMQ版 开源RocketMQ 延迟消息/定时消息

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与开源Kafka的差异 分布式消息服务Kafka版在兼容开源Kafka基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强，所以，除了拥有开源Kafka的优点，分布式消息服务Kafka版提供了更多可靠、实用的特性。 表1 分布式消息服务Kafka版与开源Kafka的差异说明 对比类 对比项

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与开源服务的差异 D CS 提供单机、主备、集群等丰富的实例类型，满足用户高读写性能及快速数据访问的业务诉求。支持丰富的实例管理操作，帮助用户省去运维烦恼。用户可以聚焦于业务逻辑本身，而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。 DCS基于开源Redis、Memcac

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max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokeniz

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单击优化报告页面右上方的“返回”，返回模型训练任务详情页面，等待最优模型训练结束。 最优模型训练结束，训练任务状态变为“FINISHED”后，单击训练任务对应的“”，在弹出的“归档”对话框内单击“确定”，打包该模型，作为异步推理的模型包。 单击“模型管理”，找到用于异步推理任务的模型包，将其“开发环境”切换为WebIDE环境。

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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： 模型训练

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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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本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。 创建AI应用：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的AI应用。 部署服务：把AI应用在资源池中部署为容器实例，注册外部可访问的推理API。 推理：在您的应用中增加对推理API的调用，在业务流程中集成AI推理能力。

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推理服务 推理服务 任务队列 父主题： 训练服务

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