ModelArts用户指南（AI Gallery ） 产品架构 ModelArts产品架构请参考图1。 图1 ModelArts产品架构 算力层提供全系列昇腾硬件，万卡级大规模集群管理能力，提供资源负载调度管理能力，兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。 AI平台层提供端到端的AI开发工具链，支持开发者

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MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务），提供了简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts Studio的Llama3

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。 ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力

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账户共享给您的镜像），部署上线时，ModelArts将使用该镜像部署成推理服务，请确保您的镜像能正常启动并提供推理接口。 “容器调用接口” 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号，请根据模型实际定义的推理接口进行配置。 说明： ModelArts提供的请求协议和端口号的缺省值是H

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/home/ma-user/infer/model/1 USER root RUN chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/infer/model/1 USER ma-user # default MODELARTS_SSL_CLIENT_VERIFY

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创建ModelArts委托 功能介绍 创建包含OBS、SWR、IEF等依赖服务的ModelArts委托。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /

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型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet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。

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ModelArts Train 功能 通过编排ModelArts Train算子，实现在 DataArts Studio 中调度ModelArts工作流。 前提条件 已在ModelArts平台中完成工作空间的创建，具体请参考创建工作空间。 已在ModelArts平台中完成工作流的创建，具体请参考创建工作流。

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Key用于接口的鉴权认证。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“鉴权管理”。 在“鉴权管理”页面，单击“创建API Key”，填写描述

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查询推理服务标签 功能介绍 查询当前项目下的推理服务标签，默认查询所有工作空间，无权限不返回标签数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1

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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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Standard推理部署 模型管理 部署上线

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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9

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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，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 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AscendC

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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_evalua

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AscendCloud-6.3.909-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、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 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软

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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。 前提条件 确保容器可以访问公网。 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-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目

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905-xxx.zip代码包已包含数据集。 精度测试使用的是openai接口，部署服务的时候请使用openai-api启动，暂不支持vllm-api接口。 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM的/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下：

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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

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更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换AI应用的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。

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vServer和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 DevServer驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐

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