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推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。
推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。 description String 服务描述。 tenant String 服务归属租户。 project String 服务归属项目。 owner String 服务归属用户。 publish_at
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图4 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”，设置请求路径：“/generat
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
Step2 为用户配置云服务使用权限 主用户为子账号授予ModelArts、OBS等云服务的使用权限后，子账号才可以使用这些云服务。此步骤介绍如何为用户组中的所有子账号授予使用ModelArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。
question_raw, }, } return data return process_fn train_dataset = train_dataset.map(function
置为/cache/data。 检查数据路径和权限：确保数据路径正确，并且ModelArts服务有权限访问数据存储的位置（如OBS桶）。例如，确保OBS桶的权限设置允许ModelArts服务读取数据。 父主题： 精度调试: msprobe
Server列表中，单击右侧下的““切换操作系统””或“重置操作系统”，在弹出的确认对话框中，确认信息无误，然后单击“确定”，完成操作。 此时Lite Server节点或超节点的状态显示“切换操作系统中”或“重置操作系统中”。 在BMS控制台切换操作系统 获取操作系统镜像。 由云服务官方提供给客户操作系统镜像，在I
your_script.sh 检查资源情况： 如果服务启动时资源不足，可以尝试调整服务的资源规格（如CPU、内存）。 如果是在公共资源池部署，可以等待资源释放后再尝试。 重新创建服务： 如果问题仍未解决，可以尝试重新创建模型部署服务。 其他建议： 如果问题持续存在，建议联系华为云技
训练服务配置说明 参数配置说明 tokenizer文件修改 断点续训和故障快恢说明 数据说明 模型最小卡数配置 父主题： 主流开源大模型基于ModelArts Standard&Lite Server适配AscendFactory PyTorch NPU训练指导（6.5.902）
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
表1 批量服务参数 参数 说明 名称 批量服务名称。 服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 实例规格 批量服务的节点规格。 实例数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 获取模型推理的Profiling数据 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.5.901）
训练服务配置说明 参数配置说明 tokenizer文件修改 数据说明 模型最小卡数配置 VeRL数据处理样例脚本 父主题： 主流开源大模型基于ModelArts Standard&Lite Server适配AscendFactory PyTorch NPU训练指导（6.5.905）
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