推理服务_非分离部署推理服务-华为云

非分离部署推理服务

ching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用prefix-caching特性，不添加表示不使用。开启该特性后，如果模型长度>8192，则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。 export

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在推理生产环境中部署推理服务

ching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用prefix-caching特性，不添加表示不使用。开启该特性后，如果模型长度>8192，则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。 export

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在推理生产环境中部署推理服务

在推理生产环境中部署推理服务本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境（ModelArts控制台的在线服务功能）中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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在推理生产环境中部署推理服务

在推理生产环境中部署推理服务本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境（ModelArts控制台的在线服务功能）中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件在OBS桶中，创建文件夹，准备ascend_vllm代码包、模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.s

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非分离部署推理服务

在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。 export USE_PREFIX_HIGH_PRECISION_MODE=1 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚

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非分离部署推理服务

ching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用prefix-caching特性，不添加表示不使用。开启该特性后，如果模型长度>8192，则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。 export

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ModelArts Standard推理服务访问公网方案

Standard推理服务访问公网方案本章节提供了推理服务访问公网的方法。应用场景推理服务访问公网地址的场景，如：输入图片，先进行公网OCR服务调用，然后进行NLP处理；进行公网文件下载，然后进行分析；分析结果回调给公网服务终端。方案设计从推理服务的算法实例内部，访问公网服务地址的方案。如下图所示：

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将模型部署为批量推理服务

将模型部署为批量推理服务模型准备完成后，您可以将模型部署为批量服务。在“模型部署>批量服务”界面，列举了用户所创建的批量服务。前提条件数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。准备好需要批量处理的数据，并上传至OBS目录。已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储输出的内容。

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在Notebook调试环境中部署推理服务

0:8080 (Press CTRL+C to quit) Step4 请求推理服务另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。方式一：使用vLLM接口请求服务，命令参考如下。 curl -X POST http://localhost:8080/generate

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在Notebook调试环境中部署推理服务

0:8080 (Press CTRL+C to quit) Step4 请求推理服务另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。方式一：使用vLLM接口请求服务，命令参考如下。 curl -X POST http://localhost:8080/generate

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在Notebook调试环境中部署推理服务

进入工作目录。 cd ascend_vllm Step4 部署并启动推理服务在Step3中的terminal部署并启动推理服务。有2种方式，使用vllm-api启动推理服务，或者使用openai-api启动推理服务。参考命令如下： # 使用vllm-api python vllm

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在Notebook调试环境中部署推理服务

quit) Step4 请求推理服务另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${doc

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在Notebook调试环境中部署推理服务

quit) Step4 请求推理服务另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${doc

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异步推理

在“模型仓库”页面单击导入模型包对应的“”，发布推理服务，如图7所示。图7 发布推理服务在“发布推理服务”页面配置“计算节点规格”等信息，单击“确定”，如图8所示。图8 配置推理服务发布信息单击推理服务菜单栏的“推理服务”，查看模型包推理服务部署进展，如图9所示。图9 推理服务部署待推理服务部署完成，左

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在Standard上部署SD WebUI推理服务

WebUI推理服务本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后，如果还需要在ModelArts的推理生产环境（

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在Notebook调试环境中部署推理服务

quit) Step4 请求推理服务另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${doc

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开发推理

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：

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云端推理

请根据实际情况设置“版本”、“计算节点规格”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。 {

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Standard推理部署

Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案端到端运维ModelArts Standard推理服务方案使用自定义引擎在ModelArts Standard创建AI应用使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务第三方推理框架迁移到ModelArts

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端到端运维ModelArts Standard推理服务方案

端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。方案概述推理服务的端到端运维流程算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管

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在Standard上部署SD WebUI推理服务

WebUI推理服务本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后，如果还需要在ModelArts的推理生产环境（

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