基于Tomcat快速构建Java Web环境

，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度

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Integer 部署任务编号 job_id String 任务ID status Integer 部署状态,-2：环境准备未就绪 -1 资源准备就绪 0 部署中 1：成功 2：失败 address String 访问地址 deploy_parameters String 部署参数 time

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物联中心应用环境部署 部署组网 图1 部署组网 配置要求 硬件配置要求 两台 服务器 标准16c64G内存，磁盘空间要求300G以上的存储空间，用于安装信息物理整合系统。 两台服务器标准4c16G内存，磁盘空间要求300G以上的存储空间，用于安装信息物理操作系统。 两台服务器标准16

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管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型，但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时，可选择全量升级或滚动升级两种方式：

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在运行环境或沙箱环境编辑Astro大屏应用 使用说明 在AstroZero运行环境中，支持对Astro Canvas大屏页面进行二次编辑和配置。在AstroZero运行环境中，编辑Astro Canvas应用与在开发环境中操作基本一致，仅入口不同。 操作步骤 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero管理中心。

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多地域环境灾备部署，多账号协同部署 为解决软件开发者在部署应用时受地域、权限等限制影响，部署服务推出应用级跨region高可用容灾部署、企业内多账号间跨账号协同部署等功能，保证业务的灵活性、连续性及安全性。 支持部署范围如下： Kubernetes(CCE集群)系列部署步骤 FunctionGraph系列部署步骤

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aHub 部署脚本】 进入部署脚本根路径，执行脚本，开始部署 # 登录helm repo，账号请联系供应商 helm registry login -u Username -p Password convertlab.tencentcloudcr.com # 开始安装, helm

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联系供应商获取license，下载【ADHub 部署脚本】 进入部署脚本根路径，执行脚本，开始部署 #根据terraform 执行采买脚本后输出信息获取中间件数据库连接信息，修改ADHub部署脚本yaml文本信息 #登录mysql数据库创建ADHub系统所需数据库 > create database

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查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看模

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创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。

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下载【DMHub 部署脚本】 进入部署脚本根路径，执行脚本，开始部署 # 登录helm repo，账号请联系供应商 helm registry login -u Username -p Password convertlab.tencentcloudcr.com # 开始安装, helm

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在运行环境或沙箱环境导入/查看Astro大屏应用 Astro大屏应用可以从A环境导出，然后从B环境导入，从而实现不同环境之间的大屏资产快速迁移。 前提条件 若大屏页面的某些数据来源于某个轻应用或行业应用里定义的接口，您需要先将该接口所在的应用发布到B环境（沙箱或运行环境），并在B环境中安装该应用。

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教育应用市场RomaExchange环境部署 购买部署基线RomaExchange 配置RomaExchange 切换教育环境 父主题： 实施步骤

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\"string\"}}}" }' 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（6.3.908）

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预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址 --draft-path 小模型权重地址 --base-weight-name 大模型包含lm_head的权重文件名 --draft-weight-name 小模型权重文件名

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convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址 --draft-path 小模型权重地址 --base-weight-name 大模型包含lm_head的权重文件名 --draft-weight-name 小模型权重文件名

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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Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）

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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（6.3.905）

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gemma-7b 1 8 1 32 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Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

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caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied"，请参考附录：大模型推理standard常见问题问题6重新构建镜像。 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

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