推理平台模型部署_在推理生产环境中部署推理服务-华为云

在推理生产环境中部署推理服务

若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的

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在推理生产环境中部署推理服务

如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。图5 部署在线服务设置部署服务名称，选择Step2

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Standard模型部署

Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格

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在推理生产环境中部署推理服务

如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。图5 部署在线服务设置部署服务名称，选择Step2

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文生视频模型训练推理

文生视频模型训练推理 CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch

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模型推理代码编写说明

ModelArts推理因API网关（APIG）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，模型推理代码编写需逻辑清晰，代码简洁，以此达到更好的推理效果。推理代码编写指导在模型代码推理文件“customize_service.py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各

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数字人模型训练推理

数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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AIGC模型训练推理

ComfyUI、WebUI、Diffusers套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.909） FLUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） MiniCPM-V2

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非分离部署推理服务

非分离部署推理服务本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0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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推理部署使用场景

，本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。创建模型：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的模型。部署服务：模型构建完成后，根据您的业务场景，选择将模型部署成对应的服务类型。将模型部署为实时推理作业将模型部署为一个Web

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模型开发

。通过压缩模型，能够有效减少推理过程中的显存占用，节省推理资源，同时提高计算速度。当前，平台支持对NLP大模型进行压缩。模型部署：平台提供了一键式模型部署功能，用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。

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在推理生产环境中部署推理服务

如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。图5 部署在线服务设置部署服务名称，选择Step2

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如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。图5 部署在线服务设置部署服务名称，选择Step2

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在推理生产环境中部署推理服务

若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的

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在模型广场查看模型

在模型广场查看模型在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理，接入到企业解决方案中。访问模型广场登录ModelArts管理控制台。在左侧导航栏中，选择“ModelArts

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非分离部署推理服务

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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非分离部署推理服务

非分离部署推理服务本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0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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非分离部署推理服务

非分离部署推理服务本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3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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将已有模型部署为模型服务

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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方案概述

主可控。快速推理内置开源模型，serverless化调用服务API快速配置模型，自动部署在线服务，实现快速推理。一键部署一键轻松部署，即可完成函数工作流、统一身份认证服务 IAM等资源创建，帮助用户快速搭建基于Standard适配PyTorch NPU的推理系统。约束与限制

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ModelArts Standard使用流程

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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