服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification 是 String 资源规格，当前版本可选modelarts.vm.cpu.2u/modelarts.vm.gpu.p4(需申请)/modelarts.vm.ai1.a

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ComfyUI、WebUI、Diffusers套件适配PyTorch NPU的推理指导 SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 SDXL、SD1.5模型推理 介绍AIGC模型SDXL、SD1.5基于ModelArts DevServer的推理过程，推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

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推理部署使用场景 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为模型，将模型快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地

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依赖包出现冲突，导致运行出错 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包，而又未采用相对导入，将会出现冲突，导致部署或预测失败。

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ok调试完成后再部署到推理服务上。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 示例代码 在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 将自定义的推理文件和模型配置文件保存

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（可选）安全组，默认为空 transformer = model_instance.deploy_transformer( service_name="service_transformer_name", infer_type="batch",

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模型为从对象存储(OBS)导入的：此时对body的要求会在推理代码中体现，具体在推理代码的_preprocess方法中，该方法将输入的http body转换成模型期望的输入，具体的指导可以查看文档：模型推理代码编写说明。 模型从AI Gallery中获取的：请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。

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def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):

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Step9 构建推理代码 提前在E CS 中构建推理代码，用于后续在推理生产环境中部署推理服务。 执行GIT安装命令。 sudo yum update sudo yum install git 解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。 unzip

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第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 使用AppCode认证鉴权方式进行在线预测

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在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台，运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts

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软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限

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使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，用于调用AI应用、在线服务接口，实现在 AI开发平台 ModelArts上快速部署推理服务。 使用AI开发平台ModelArts，创建AI应用，部署在线服务、用于获取推理结果。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权Fu

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在模型训练工程详情页面上单击“”，进入训练任务配置页面。 硬盘检测模板已经预置训练代码及推理代码，故此处跳过代码文件创建及代码编辑操作。如果是用户手动创建训练项目，不包含推理代码文件，需要完成在训练代码目录中增加推理代码文件，编辑推理代码，在训练代码文件中编辑训练代码等操作。 使用默认配置，单击“开始训练”。 训练

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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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推理服务 新建推理服务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 推理服务”。 选择“推理服务”页签，单击“新建推理服务”，填写基本信息。 图1 新建推理服务 名称：输入推理服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 描述：简要描述任务信息。不得包含“@^\

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推理部署 模型管理 服务部署 服务预测

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失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。

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基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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准备代码 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、

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支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。

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