并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方

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DETAIL_TIME_ LOG 配置后重启推理服务生效。 Step7 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0.3.2）部署推理服务时，不同模型推理支持的ma

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型

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model_name String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源，当模型是由自动学习产生时，返回此字段，取值为：auto。 status String 模型实例运行状态，取值为： ready：已就绪（所有实例已启动）

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完成AI应用配置，部分配置如下： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择”。 容器镜像所在的路径：选择上传镜像至 容器镜像服务 上传的路径。 容器调用接口：根据实际情况配置容器调用接口。 健康检查：保持默认。如果镜像中配置了健康检查则按实际情况配置健康检查。 图1 AI应用配置参数 单击“

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路径必须为 "/health"）。 OBS模型包规范 模型包的名字必须为model。模型包规范请参见模型包规范介绍。 文件大小规范 当使用公共资源池时，SWR的镜像大小（指下载后的镜像大小，非SWR界面显示的压缩后的镜像大小）和OBS模型包大小总和不大于30G。 https示例

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化和改进，将大模型的输入限定在一个特定的范围中，进而更好地控制模型的输出。 3 创建模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型推理服务，平台支持将微调后的模型、系统预置的模型以及通过自建模型服务接入的模型发布为模型服务。调测模型、应用调用均需先部署模型（即部署模型服务）。 4 创建知识库

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一键部署电池、电机、电控数据分析预测系统。解决方案架构图如下： 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台Mo

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一键部署汽车价值评估系统。 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。

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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型

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“动态加载”：用于实现快速部署和快速更新模型。若勾选动态加载，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。 “推理代码” 推理代码自定义AI应用的推理处理逻辑。显示推理代码URL，您可以直接复制此URL使用。

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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama/Llama2、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vLLM和华为自研昇腾S

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部署上线时，出现错误 在部署上线前，您需要基于训练后的模型编写配置文件和推理代码。 如果您的模型存储路径下，缺少配置文件“confi.json”，或者缺少推理代码“customize_service.py”时，将出现错误，错误信息如下图所示。 解决方案： 请参考模型包规范写配置文

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Storage Service，简称OBS）存储数据和模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与云容器引擎的关系 NAIE平台使用云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）部署模型为在线推理服务。支持服务的高并发和弹性伸缩需求。 父主题： 产品介绍

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configs 模型运行配置。 当推理方式为batch/edge时仅支持配置一个模型。 当推理方式为real-time时，可根据业务需要配置多个模型并分配权重，但多个模型的版本号不能相同 schedule 否 schedule结构数组 服务调度配置，仅在线服务可配置，默认不使用，服务长期运行。请参见表6。

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对aPaaS平台之上的应用或者数据做迁移适配改造支持，包括不限于AI应用及配套模型等迁移性评估和方案设计，AI应用及模型推理脚本改造调试，单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试等的开发支持。 aPaaS平台应用适配调优服务 针对aPaaS平台之上的应用或者

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型中心 > 模型调测”。 在“模型调测”页面，可调测文本对话类型模型、文本生图类型模型、图像理解类型模型、语音转文本类型模型、文本向量化类型模型。 调测文本对话类型模型，具体操作如下： 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表1所示参数。 表1 调测文本对话类型模型参数说明 参数名称

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自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维

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态势感知平台应用部署 前端应用部署： 将前端包上传至 服务器 /usr/local/tsgz 修改配置文件进入config下修改配置文件 vim index.js 图1 修改配置文件1 后端包的配置与修改共4个后端jar服务器包。 sx-credit-monitor-msvs.jar

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推理服务 支持基于模型包，创建推理服务，直接在线调用服务得到推理结果。 在“模型管理”界面，单击学件模型所在行，对应“操作”列的图标。 弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际情况配置如下参数，其余参数保持默认值即可。 版本：推理服务的版本。 是否自动停止：推理服务的运行时间。建议可以设置长点时间，最长支持24小时。

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从OBS导入元模型（使用模板） 模型模板介绍 模型包规范 在AI应用管理创建AI应用时，如果是从OBS或容器镜像中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 您需要编写对应的推理代码和配置文件，方便后续进行推理部署。 说明：由于使用预置算法训练得到的模型，已包含了推理代码和配置文件，所以无需另外编写提供。

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