基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mo

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。

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什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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设置语义识别图元 单击语义识别图元和最后一个机器人回复图元的连线，选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元，设置其回复模板，与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。

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。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署，即可完成 函数工作流 FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建电池、电机、电控数据分析预测解决方案。

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。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署，即可完成函数工作流 FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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设置语义识别图元 单击语义识别图元和最后一个机器人回复图元的连线，选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元，设置其回复模板，与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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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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推理服务 推理服务 任务队列 父主题： 训练服务

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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

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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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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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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。

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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

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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 模型管理 服务部署 服务预测

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服务发布者将推理服务授权给他人后，授权界面会生成“访问地址”，被授权用户可凭借自己的账户Token和“访问地址”调用推理服务的API接口。 停止运行推理服务。 修改推理服务的配置信息，包括是否开启自动停止、版本、计算节点规格、计算节点个数、分流、环境变量。 删除推理服务。 推理服务主页面快速入口：

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计算节点资源，包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源，并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算 2代表分布式计算，开发者需要编写相应的调用代码。可使用内置的MoXing分布式训练加速框架进行训练，训练算法需要符合

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