致远高校一体化协同运营平台解决方案

Standard训练模型。 Standard的推理部署功能提供了界面化的推理部署生产环境，AI模型开发完成后，在Standard中可以纳管AI模型并快速部署为推理服务，您可以进行在线推理预测，也可以通过调用API把AI推理能力集成到自己的IT平台。具体请参见推理部署使用场景。 Standard使用流程说明

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非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。

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LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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将已有模型部署为模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测，并支持在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 本文介绍如何将微调后的模型或部分平台预置的模型部署为模型服务。 前提条件 已购买推理单元资源，具体购买方法请参见购买AI原生应用引擎包年包月资源。

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： 图2 管理界面 单击“部署”节点， 图3 部署 单击安装按钮 选择 服务器 的war包，选择下一步 图4 下一步1 选择下一步 图5 下一步2 单击“下一步”按钮。 图6 下一步3 单击“完成”按钮。 图7 下一步4 单击“保存”按钮 图8 保存 部署完成 图9 完成 参数设置 在startWebLogic

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部署为在线服务 模型训练完成后，即模型处于“已完成”状态时，可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理，但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“部署”。

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包含数据管理、模型管理部署、在线推理、批量推理、工作流引擎平台、AI算法模型资产管理等功能模块，并配置管理标书中给定规模的AI推理资源。 整体系统：系统采用B/S架构，无需安装插件，无需下载客户端 AI应用模型管理：提供管理模型版本变化的能力，记录各版本模型发布时间、模型大小、精度、

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Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。

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参考部署模型服务，用新建的模型部署模型服务。 “模型设置”选择上一步新建的模型。 “资源设置”和待升级的模型服务保持一致。 其他参数自定义。 参考调用MaaS部署的模型服务，用上一步部署的模型服务验证推理效果。 如果推理结果正确，则使用该模型权重完成执行步骤2：滚动升级模型权重。 如果推理结果不正确，

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DevServer的推理部署过程，推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 启动推理服务后，可用于搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化 介绍主流的开源大模型Lla

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部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务

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开发者通过ModelArts训练模型，通过HiLens进行模型转换和AI应用开发后，将其部署到昇腾310设备上，包括Atlas 200 HiLens Kit和Atlas 500。 方案描述：开发者可基于华为ModelArts AI开发平台或线下服务器训练算法模型，再将模型导入HiLens平台进行技能开

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训练完成后评估模型的回答效果。 创建模型评估任务 查看模型评估结果 查看模型评估指标和评估结果。 查看评估任务详情 模型压缩 - 通过模型压缩技术实现同等QPS目标下，降低推理显存占用。 压缩盘古大模型 模型部署 - 对模型执行部署操作。 部署盘古大模型 模型调用 使用“能力调测”调用模型 使用可视化的“能力调测”页面调用模型。

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tar.gz ansible 的安装（此步骤已集成到基础环境部署中，可跳过） 图1 ansible 的安装 修改配置文件vars.yml，修改 node 的名称改为对应的节点名称master 图2 修改配置文件vars.yml 环境初始化，进入部署包中的 ansible 文件夹，执行如下命令

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Studio大模型即服务平台开始模型调优。模型调优，即使用训练数据集和验证数据集训练模型。 使用MaaS调优模型 模型压缩 在ModelArts Studio大模型即服务平台支持对自定义模型进行模型压缩，以此提升推理服务性能、降低部署成本。 使用MaaS压缩模型 4 模型部署 ModelArts

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/usr/usr/local/jar下修改jar服务配置文件 图2 修改配置文件 服务的配置修改及启动 修改所有jar服务连接nacos配置的信息如下标红处。 图3 修改及启动 所有服务的启动 nohup java -jar yunpi-base-gateway.jar >> yunpi-base-gateway

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| 华为云 盘古大模型 盘古大模型（PanguLargeModels）是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发，提供全生命周期工具链，帮助开发者高效构建与部署模型，企业可灵活选择适合的服务与产品，轻松实现模型与应用的开发。 产品介绍

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常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts

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后台服务的启动与配置。 配置jar服务： Jar包为：dce-admin.jar dce-apimrg.jar dce-front.jar dce-center.jar dce-monitor.jar dce-res.jar 修改：jar服务配置信息： vim dce-res.jar

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什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业，打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台，该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，支持大模型的定制开发，并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。

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在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试，即在导入模型或模型调试后，在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor说明

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