基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 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7 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”。 如果以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt":

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理

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始处理请求。 推理单元 推理单元是指计算机系统中的一个模块，用于进行逻辑推理和推断。其主要功能是根据已知的事实和规则，推导出新的结论或答案。 推理单元常常被用于解决问题、推理、诊断、规划等任务。它可以帮助计算机系统自动推理出一些结论，从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知

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ion连接参数。 外部密钥服务的身份验证 当数据库驱动访问华为云密钥管理服务时，为避免攻击者伪装为密钥服务，在数据库驱动与密钥服务建立https连接的过程中，可通过CA证书验证密钥服务器的合法性。为此，需提前配置CA证书，如果未配置，将不会验证密钥服务的身份。配置方法如下： 华为云场景下，需在环境变量中增加如下参数：

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阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入 TICS 服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。

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议应用接口服务器部署两台，部署在政务外网VPC的业务服务器域（应用层子网），配置负载均衡服务，创建专属安全组和安全组规则，放通接入服务器的白名单配置。 数据层设计： 文件服务器：用于存储电子档案和电子证照文件 应用数据库服务器：系统提供商只申请一台服务器作为数据库服务。建议部署两台，作为主备。

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阶段四：迁移验收 持续监控 对云资源负载情况以及系统运行稳定性进行持续监控。 清理收尾 清理过程配置信息、临时文件，释放临时资源。根据监控的结果进行优化调整。 知识收割 对迁移过程进行复盘，沉淀整理总结经验，团队分享，并将必要的文档进行编写沉淀。 持续优化 对云上环境持续监控，持续优化、持续改进、成本优化等。

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。 表2 推理效果的指标介绍 指标名称 指标说明 CPU使用率 在推理服务启动过程中，机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中，机器的内存占用情况。 显卡使用率 在推理服务启动过程中，机器的NPU/GPU占用情况。 显存使用率 在推理服务启动过程中，机器的显存占用情况。

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com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGE LOG /CHANGELOG-1.13.md v1.11到v1.12的变化： https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1

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查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的 域名 与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。

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使用推理SDK 安装SDK 使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在 SDK中心 获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在

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管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

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推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

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