基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

客户端ID/用户名/密码：在设备页签下找到对应的设备，并获取设备的“客户端ID”、“用户名”和“密码”。 获取设备的Topic信息。 单击设备的名称进入设备详情页面，在Topic列表页签下，获取设备上报（发布）和接收（订阅）消息的Topic信息。 设备创建成功后系统会自动生成5个基础Topi

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3个主分区和1个扩展分区 MBR分区包含主分区和扩展分区，其中扩展分区里面可以包含若干个逻辑分区。扩展分区不可以直接使用，需要划分成若干个逻辑分区才可以使用。以创建6个分区为例，以下两种分区情况供参考： 3个主分区，1个扩展分区，其中扩展分区中包含3个逻辑分区。 1个主分区，1个扩展分区，其中扩展分区中包含5个逻辑分区。

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如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性

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资源包续费和再次购买的区别？ 资源包续费：针对资源包到期后, 仍计划继续使用的场景下可以通过续费继续使用资源。续费时不能指定生效时间，续费成功后不会立即生效。只有当前周期到期后，新周期才会生效。若当前周期内用量提前耗尽，可能出现用量中断的情况。续费资源包操作请参见如何手动续费。

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QPS和请求次数有什么区别？ QPS（Queries Per Second）即每秒钟的请求量，例如一个HTTP GET请求就是一个Query。请求次数是间隔时间内请求的总量。 QPS是单个进程每秒请求 服务器 的成功次数。 QPS = 请求数/秒（req/sec ） “安全总览”页面中QPS的计算方式说明如表1所示。

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APP备案和网站备案的区别 APP备案指基于安卓、iOS等平台操作系统的开发的原生App，并且App后台服务使用了华为云资源时，需要通过华为云完成APP备案。 网站备案指 域名 解析至华为云中国内地（大陆）服务器，并且对外提供互联网信息服务，需要通过华为云完成网站备案。 说明：对于已

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备份和容灾的区别是什么？ 备份和容灾的区别主要如下： 表1 备份和容灾的差异 对比维度 备份 容灾 使用目的 避免数据丢失，一般通过快照、备份等技术构建数据的数据备份副本，故障时可以通过数据的历史副本恢复用户数据。 避免业务中断，一般是通过复制技术（应用层复制、主机I/O层复制、

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备份和镜像的区别是什么？ 云备份和 镜像服务 有很多功能交融的地方，有时需要搭配一起使用。镜像有时也可用来备份 云服务器 运行环境，作为备份来使用。 备份和镜像的区别 云备份和镜像服务区别主要有以下几点，如表1所示。 表1 备份和镜像的区别 对比维度 云备份 镜像服务 概念 备份是将云服

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AppStage服务计费模式概述 AppStage提供包年/包月和按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付

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请确认连接信息是否正确或目标端地址是否可达，其中用户名和密码分别对应topic所属应用的appKey和appSecret，请检查后重试 请确认连接信息是否正确或目标端地址是否可达，其中用户名和密码分别对应topic所属应用的appKey和appSecret，请检查后重试。 500 ROMA

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在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。 父主题：

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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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Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建AI应用 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务

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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-6.3.906-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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/...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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"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。

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以内（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DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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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（6.3.909）

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以内（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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