任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。

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├──customize_service.py 必选：模型推理代码，文件名称固定为customize_service.py，只允许放置一个，customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权

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Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。 面向AI开发零基础的用户 开发环境 本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案例介绍了如何将本地开发好的MindSpore模型代码，通过PyCharm

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”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示： model/

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模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示： model/ │ ├── 模型文件 //必

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模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示： model/ │ ├── 模型文件 //必

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模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示： model/ │ ├── 模型文件 //必

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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.a310

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写说明、模型推理代码编写说明。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入AI应用对于镜像大小限制。 前提条件 已完成模型开发和训练，使用的AI引擎为ModelArts支持的类型和版本，详细请参见推理支持的AI引擎。 已完成训练的模型包，及其对应的推理代码和配置文件，且已上传至OBS目录中。

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oying/concerning/failed/stopped/finished。 error_msg String 错误信息，当status为failed时，返回注明部署失败原因。 config 不同infer_type的config结构数组 不同infer_type的config结构数组

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在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts对单个A

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver： 是否devserver部署方式，True表示DevServer模式。False表示ModelArts Standard模式。 model_name：评测模型名称，llama2。 dep

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为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver： 是否devserver部署方式，True表示DevServer模式。False表示ModelArts Standard模式。 vllm_model：对应Step4 部署并启动推理服务中的模型地址参数model，模型格式是Huggingface的目录格式。

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实时推理场景 特征 在实时推理应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 低延迟 单次请求的处理时效性要求高，RT（Response Time）延迟要求严格，90%的长尾延时普遍在百毫秒级别。 功能优势 函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势： 预留GPU实例 函数计算平台提

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推理规范说明 模型包规范 模型模板 自定义脚本代码示例

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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Standard推理部署 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 推理服务访问公网 推理服务端到端运维 使用自定义引擎创建AI应用 使用大模型创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到推理自定义引擎 推理服务支持虚拟私有云（VPC）直连的高速访问通道

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LLama2系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 Qwen系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 GLM3-6B（PyTorch）基于DevServer训练指导 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.904）

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统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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