基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

简介 DDoS攻击的原理 拒绝服务（Denial of Service，简称DoS）攻击也称洪水攻击，是一种网络攻击手法，其目的在于使目标电脑的网络或系统资源耗尽，服务暂时中断或停止，导致合法用户不能够访问正常网络服务的行为。当攻击者使用网络上多个被攻陷的电脑作为攻击机器向特定的

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简介 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为 TICS 可信智能计算平台进行安全计算。

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简介 协同桌面是云桌面（Workspace）提供的用于终端用户之间远程共享桌面的功能。适用于项目团队合作、内容共创、资料实时共享等协同办公场景。用户可快速进行数据分享，提高办公效率。 父主题： 协同桌面

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简介 传统局点的开通使用，需要工程安装人员和网络调测人员人先后分两批参与。工程安装人员到现场完成网络布线及设备安装，然后网络调测人员到现场或通过网管进行进一步的配置和调测。开局周期长，业务上线慢，消耗人力多。 设备即插即用是指现场开局人员完成设备布放后，无需网络调测人员到安装现场

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简介 用户体验保障围绕用户Wi-Fi网络接入、上网体验等进行全生命周期精准画像，并进行问题分析定位，让运维人员轻松处理用户报障，主动保障VIP用户网络体验。 基于“以设备为中心”的网络管理运维手段，无法满足数字化新空间的需求。“以设备为中心”的运维理念，需要升级为“以体验为中心”

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简介 实体卡是真实的、实际存在的物质卡，是指可以放到设备里进行使用的硬件芯片，也是用户识别卡，它存储着用户的数据、鉴权方法和密码，可供系统对用户的身份进行鉴别。同时，用户通过它完成与系统的连接和信息的交换。 当前 全球SIM联接 的实体卡包括消费级和工业级两种。主要使用场景如下： 消

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。 定向网络管理 支持在控制台配置定向流量的访问地址。具体操作请参见定向流量。 自动化规则管理 支持创建自动化规则，监控SIM卡状态或者流量使用情况，触发规则时发送通知。具体操作请参见自动化规则。 父主题： 三网卡管理

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简介 问题描述 Fastjson披露存在一处反序列化远程代码执行漏洞，漏洞影响所有1.2.80及以下版本，成功利用漏洞可绕过autoType限制，实现远程任意执行代码。 影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应

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简介 页面总览 基本概述 使用场景 功能特性 计费说明 权限管理 支持列表 使用限制

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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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推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测

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Standard推理部署 模型管理 部署上线

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创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中气象/降水模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中海洋类模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua

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空间。不同模型推理支持的max-model-len长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16

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推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu

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空间。不同模型推理支持的max-model-len长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC

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