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自然语言处理_相关内容
- 应用场景深度自研-大模型训推 场景:用户有大模型训推需求,需调用算力资源和训推平台能力。解决方案1:基于公有云,快速使用息壤·训推服务平台;或基于私有化,以息壤·科研助手+算力网关的搭配形式,纳管智算设备基础上以IDE开发的形式使用平台运行训练和推理任务,对用户的专业水准有一定要求。解决方案2:基于公有云,息壤·模型推理服务平台,以低代码形式使用平台运行训练和推理任务,操作的专业门槛较低 。解决方案3:息壤·智算一体机,低成本落地小型化训推一体化。
- OpenClaw（原Clawdbot）对接天翼云知识库问答使用前提(1)如需使用服务请先完成实名认证,请参考账号中心-实名认证。(2)如需使用按需服务,请确认账号余额≥100 元。获取大模型API KeyOpenClaw需要调用大模型能力,这里使用天翼云息壤模型推理服务。1.访问天翼云息壤模型推理服务。2.点击左侧菜单【服务接入】进入服务接入页面,点击【创建服务组】按钮,在创建服务组页面中选择“DeepSeek-V3.2(正式版)”,提交表单。(新用户免费额度为2500万tokens,体验时间为2周)。3.
- 产品定义训推服务训推平台是为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台,包含数据处理、模型开发、训练任务、智算资产管理、模型服务等模块。预置丰富的基座大模型和镜像,支持国产化等异构算力,提供算子加速与模型加速,极大提升大模型训练推理效率。用户无需自建平台,基于训推服务开箱即用,快速、高效训练模型,部署服务用于业务生产。模型推理服务面向企业开发者的一站式大模型服务平台,提供功能全面、安全可靠且具有价格优势的模型调用服务,同时配备完整的大模型开发工具链,帮助企业开发者实现大模型服务与应用对接。
- 功能特性本节介绍天翼云息壤一体化智算服务平台的功能特性。 平台名称相关文档公共算力服务功能特性训推服务功能特性模型推理服务功能特性应用托管功能特性科研助手产品特性
- 使用限制本节介绍天翼云息壤一体化智算服务平台的使用限制。 平台名称相关文档公共算力服务通用计算训推服务使用限制模型推理服务使用限制应用托管使用限制科研助手约束与限制
- 包周期计费模式-TPM包模型推理服务支持按需计费模式-Tokens、包周期计费模式-Tokens量包、包周期计费模式-TPM包、按需计费模式-卡时、包周期计费模式-卡时五种计费模式。本节为您详细介绍包周期计费模式-TPM包。 TPM包概念TPM包可保障每分钟稳定的Token处理能力,用于实现低延迟、高并发和确定性的API调用。产品价格模型名称规格标准价(元/月)DeepSeek-V3TPM=10000RPM=600并发=810000Deepseek-R1TPM=10000RPM=600并发=820000
- 计费说明本节介绍天翼云息壤一体化智算服务平台计费说明。 平台名称相关链接公共算力服务计费概述通用计算计费项欠费说明训推服务计费说明模型推理服务包周期计费模式按需计费模式-卡时按需计费模式-Tokens应用托管计费说明科研助手计费说明
- 包周期计费模式-Tokens量包进入在线推理模块,点击目标模型名称,跳转至模型服务详情页,在操作列点击“激活”按钮。激活成功后状态变为“使用中”,且开始计算有效期。未开始使用(用量和有效期均未开始)的量包支持“取消激活”。
- 在Dify中集成MCP Server点击右上角头像,选择设置,配置模型供应商。在模型供应商中安装模型,本示例选择天翼云模型推理服务。 3.安装完成之后,完成模型的相关配置。包括API KEY、Dify默认使用系统推理模型。 4.配置成功后,模型供应商可用,可选择需要的内置模型进行使用(需要在天翼云模型推理服务中,对内置的模型增加调用权限)。 六. 测试MCP功能通过搭建一个简单的Agent应用测试MCP Server的能力。创建一个Agent应用,请注意应用类型选择Agent。
- 大模型推理性能测试实践四、vLLM Benchmark前言vLLM Benchmark 是 vLLM 框架用于评估和优化其推理性能的标准化测试工具集,核心作用是为大语言模型(LLM)的推理服务提供量化指标,帮助开发者优化模型部署策略。测试环境配置如下图所示为测试环境拓扑,其中GPU云主机配置有4块GPU卡。
- 以Llama 2为例进行大模型推理实践步骤二:在线推理登录GPU云主机,根据如下步骤执行推理任务。#进入/opt/llama目录并执行sh run.sh命令 cd /opt/llama && sh run.sh #根据提示在 ”please input your question :” 后输入推理问题注意大模型推理场景下不同模型多于显卡显存和云盘的大小都有一定要求。
- 包周期计费模式-卡时模型推理服务支持按需计费模式-Tokens、包周期计费模式-Tokens量包、包周期计费模式-TPM包、按需计费模式-卡时、包周期计费模式-卡时五种计费模式。本节为您详细介绍包周期计费模式-卡时五种计费模式。 包周期付费指按订单的购买周期计费,是一种预付费模式,即先付费再使用。您可以通过包周期计费提前预留资源,同时享受比按量计费更大的价格优惠。包周期计费适用于多种场景,尤其是需要稳定资源并长期使用的情况。
- DeepSeek模型调用-快捷版获取模型调用APP key访问模型推理服务地址:https://ctxirang.ctyun.cn/maas/home,在左侧菜单栏进入“概览”,点击“API接入”。在API快捷接入页面:选择服务组:从下拉菜单中选择第一步创建的服务组。如果尚未创建,可点击“确认创建并选择”快速创建默认服务组。选择模型:从模型下拉菜单中选择需要接入的模型。选择完成后,页面下方将自动展示该模型支持的所有编程语言的示例代码。可进入左侧菜单栏的“服务接入”页,查看所创建的服务组及对应APP Key。
- 按需计费模式-Tokens模型推理服务支持按需计费模式-Tokens、包周期计费模式-Tokens量包、包周期计费模式-TPM包、按需计费模式-卡时、包周期计费模式-卡时五种计费模式。本节为您详细介绍按需计费模式-Tokens。 Token 概念在模型服务中,一个核心概念是“token”。当您调用模型进行推理服务时,输入内容会首先经过分词处理,转换成模型能够识别的token形式。随后,这些token经过模型的处理,再以token的形式输出,并最终转化为您所需的文本。
- 使用云主机部署 OpenClaw提示:推荐使用云主机备份,对云主机内所有云硬盘数据同时提供备份保护服务,并支持利用备份数据恢复云主机数据,详见整机备份恢复。 步骤2:在云主机上配置大模型推荐使用息壤模型推理服务,本文以息壤模型推理服务为例,介绍配置步骤。 登录天翼云控制台,根据您的需求选择适合的模型,本文以DeepSeek模型为例,详细开通步骤可参考DeepSeek模型调用-快捷版。 登录目标云主机。登录天翼云官网,进入计算控制台,点击远程登录按钮。
- 在科研助手使用Open WebUI对LLM模型推理本文介绍了如何在科研助手中使用Open WebUI对LLM模型推理。 概述: Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI,旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行程序,包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。 准备环境: 1.
- 基于昇腾通用推理镜像的自定义部署BGE模型本最佳实践文档旨在为用户提供一个全面、高效的基于升腾通用推理镜像的自定义部署样例。 一、引言本文围绕升腾通用推理镜像的自定义部署展开最佳实践梳理,旨在从模型准备、环境配置、部署流程等关键维度,提供一套可复用的最佳实践。通过标准化的操作指南,帮助开发者快速掌握升腾推理镜像的自定义部署方法。
- 天翼云GPU云主机模型推理性能总览本节先简要介绍了天翼云GPU云主机模型推理性能总览 GPU云主机能够提供优秀的浮点计算能力,可以实现端到端推理加速,减少推理延迟,从而提高模型的实时性和响应速度。本文基于DeepSeek模型实测数据,对比分析天翼云多款主流GPU云主机的推理性能表现。
- MindIE NPU单机推理环境变量MindIE配置文件参数名默认值环境变量添加位置说明MINDIE_MODEL_NAMEmodelName推理 Inference 名称(例:inference-ia89ho)Master推理服务接口模型名称MINDIE_MODEL_WEIGHT_PATHmodelWeightPath/data/modelsMaster模型权重路径MINDIE_MAX_SEQ_LENmaxSeqLen2560Master MINDIE_MAX_INPUT_TOKEN_LENmaxInputTokenLen2048Master
- vLLM GPU单机推理本节介绍如何创建vLLM GPU 单机推理任务。 前置条件1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中 2. 进入智算套件,AI应用管理,队列管理,确保队列存在并且有足够的资源(GPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档]操作步骤创建任务进入智算套件,AI应用列表,在线推理菜单,创建AI应用基本信息应用类型:vLLM推理类型选择 单机推理框架,框架版本,推理模型,模型版本根据实际情况选择。
- vLLM NPU单机推理本节介绍如何创建vLLM NPU单机推理任务。 前置条件1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中。2. 进入智算套件,AI应用管理,队列管理,确保队列存在并且有足够的资源(NPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档]。操作步骤创建任务进入智算套件,AI应用列表,在线推理菜单,创建AI应用。基本信息应用类型:vLLM推理类型选择:单机配置信息推理框架,框架版本,推理模型,模型版本根据实际情况选择。
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