基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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异步推理 用户的模型推理时间过长时，可能会导致推理超时，此时可以使用异步推理任务来执行线上推理，通过异步推理任务ID查询推理结果，解决推理超时问题。 使用模型训练服务模型包进行异步推理 以使用硬盘检测模板创建的项目为例，介绍如何在模型训练服务上训练模型包及完成后续的异步推理操作。

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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：

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推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

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推理服务 新建推理服务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 推理服务”。 选择“推理服务”页签，单击“新建推理服务”，填写基本信息。 图1 新建推理服务 名称：输入推理服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 描述：简要描述任务信息。不得包含“@^\

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推理服务 推理服务 任务队列 父主题： 训练服务

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通过数据配比组合多个数据集，创建出用于模型训练的数据集。 创建一个训练数据集 模型训练 自监督训练 使用不含有标记的数据进行模型训练。 创建自监督微调训练任务 有监督训练 使用含有标记的数据进行模型训练，以学习输入和输出之间的映射关系。 创建有监督训练任务 模型评估 创建模型评估任务 训练完成后评估模型的回答效果。

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源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值：[pt、sf、rm、ppo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练。

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。 max_epoch 100 训练相关参数：训练遍历数据集次数。 g_learning_rate 0.0001 训练相关参数：生成器训练学习率。 d_learning_rate 0.0001 训练相关参数：判别器训练学习率。 log_frequency

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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从训练作业中导入AI应用文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为AI应用，用于部署服务。 从OBS中导入AI应用文件创建模型：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶中，从OBS将模

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仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面，来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和

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于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：pt、sft、rm、ppo、dpo。 pt代表预训练； sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练；

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该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGra

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该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用函数工作流 FunctionG

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Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts Standard提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发。 如果您想了解如何在ModelArts

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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。 ：推理服务发布成功，单击图标可以跳转至推理服务的快速验证界面，用户可在

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识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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