基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

行业经验，并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根

查看更多 →

计算节点规格：CPU和GPU资源规格。 计算节点个数：“1”代表单节点运算，“2”代表分布式计算。 描述：描述信息。 单击“确定”，发布在线推理服务。 单击界面左上方的“模型训练”，从下拉框中选择“推理”，进入推理服务菜单页面，该界面展示已发布的所有推理服务。用户可以对推理服务进行查看详情、授权、启动/停止等一系列操作。

查看更多 →

推理服务 推理服务 任务队列 父主题： 训练服务

查看更多 →

规格、实例数和环境变量后，根据编辑前的状态，推理服务会重新构建或重新排队，期间服务将不可用。 启动服务 单击操作栏中的“启动”，可以启动服务，在启动服务时，支持重新设置“是否自动停止”配置和自动停止时间。 状态为部署失败或已停止的推理服务才能进行启动操作。 停止服务 单击操作栏中

查看更多 →

frequency_penalty 数字介于-2.0和2.0之间。频率惩罚，控制文本中词汇的重复度，避免生成文本中某些词汇或短语出现过于频繁。正值会根据它们在文本中的现有频率惩罚新令牌，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。 presence_penalty 数字介于-2.0和2.0之间。存在惩罚，控制文

查看更多 →

Qwen2在包括 语言理解 、生成、多语言能力、编码、数学和推理在内的多个基准测试中，超越了大多数以前的开放权重模型，与专有模型表现出竞争力，参数规模为720亿。 GLM_4_9B GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现出较高的性能，参数规模为90亿。

查看更多 →

应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。

查看更多 →

最大内网带宽：12Gbps kAi1s使用的驱动和CANN仅支持21.0.2（3.0.1）版本，不支持驱动和CANN升级。 鲲鹏AI推理加速增强I型kAi1s 概述 鲲鹏AI推理加速型实例kAi1s是以昇腾310（Ascend 310）芯片为加速核心的AI加速型弹性云服务器。基于Ascend 310

查看更多 →

5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU

查看更多 →

的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。

查看更多 →

在“模型仓库”页面单击导入模型包对应的“”，发布推理服务，如图7所示。 图7 发布推理服务 在“发布推理服务”页面配置“计算节点规格”等信息，单击“确定”，如图8所示。 图8 配置推理服务发布信息 单击推理服务菜单栏的“推理服务”，查看模型包推理服务部署进展，如图9所示。 图9 推理服务部署 待推理服务部署完成，左

查看更多 →

py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后，可在左侧目录树中，看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况，编辑修改推理文件中的代码。 父主题：

查看更多 →

推理部署 模型管理 服务部署 服务预测

查看更多 →

台、自动化编译工具、代码加密和调试工具包等必备工具。您可以参照应用示例和用户开发指导手册，迅速开发和测试您的FPGA硬件加速器。 应用开发套件 FPGA云服务提供应用开发套件 (SDK）。SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等

查看更多 →

任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

查看更多 →

推理服务接口 发起调用请求 父主题： API

查看更多 →

删除推理服务 当您不想使用推理服务的时候，您可以删除自己创建的推理服务。 前提条件 已有可正常使用的华为云账号。 已有至少一个正常可用的工作空间。 已创建推理服务。 操作步骤 登录Fabric工作空间管理台。 选择已创建的工作空间，单击“进入工作空间”，选择“开发与生产 > 推理服务”。

查看更多 →

Step2 获取推理镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表2。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx

查看更多 →

clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。

查看更多 →

部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

查看更多 →

部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

查看更多 →