基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云服务器，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 为了保障GPU加速型云服务器高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES

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ModelArts Standard自动学习案例 表2 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围：[2

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确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m

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ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？ ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别？ 在ModelArts中部署模型时，为什么无法选择Ascend Snt3资源？ ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少？

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Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化

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/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46

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/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46

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本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。

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本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。

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Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化

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的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。

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数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集 ├──

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数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集 ├──

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到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。

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内（计算公式：(47-46.6) < 1）认为NPU精度和GPU对齐。NPU和GPU的评分结果和社区的评分不能差太远(小于10）认为分数有效。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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内（计算公式：(47-46.6) < 1）认为NPU精度和GPU对齐。NPU和GPU的评分结果和社区的评分不能差太远（小于10）认为分数有效。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46

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...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。 总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1以内（计算公式：(47-46

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