基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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    规则推理引擎ruby 更多内容
  • Nacos引擎

    Nacos引擎 服务启动时注册了端口为8080和9090的实例,在服务列表中9090端口实例丢失,导致请求grpc的时候报错

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  • 存储引擎

    存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎

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  • 流程引擎

    流程引擎 评审记录 流程运行 参与者 流程监控 导航树 父主题: API

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  • 存储引擎

    存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎 数据生命周期管理-OLTP表压缩

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  • 存储引擎

    存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎

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  • 存储引擎

    存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎 数据生命周期管理-OLTP表压缩

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  • 引擎管理

    引擎管理 查询微服务引擎的规格列表 查询微服务引擎列表 创建微服务引擎 查询微服务引擎的详情 查询微服务引擎任务详情 查询微服务引擎配额详情 删除指定的微服务引擎 升级微服务引擎 更新微服务引擎配置 变更微服务引擎规格 重试ServiceComb引擎专享版失败任务 更新微服务引擎详情

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  • 引擎管理

    引擎管理 查询微服务引擎专享版支持规格 查询微服务引擎专享版列表 创建微服务引擎专享版 查询微服务引擎专享版详情 删除微服务引擎专享版 查询微服务引擎专享版任务详情 父主题: CS E API

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  • 用公共推理服务进行推理

    用公共推理服务进行推理 查看公共推理服务 开通推理服务 在试验场进行推理 父主题: 大模型推理场景

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    unset DETAIL_TIME_ LOG 配置后重启推理服务生效。 Step6 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)

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  • 云端推理框架

    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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  • Standard推理部署

    Standard推理部署 模型管理 部署上线

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  • 推理服务测试

    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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  • 开通推理服务

    选择已创建的工作空间,单击“进入工作空间”,选择“推理端点 > 公共端点”,进入“公共推理端点”页面。 试用期内的公共推理端点,会有运行中标志。公共端点页面可查看已经开通的公共推理端点。 图1 查看开通的推理端点 父主题: 用公共推理服务进行推理

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  • 创建推理服务

    创建推理服务 在Fabric进行推理的时候,除了选择已有的公共推理服务进行推理,用户也可以部署自己的推理服务进行推理。 在Fabric部署推理服务的时候需要先有模型,您可以使用前面自己创建的模型,为了方便您操作,Fabric也默认提供了一些开源的公共模型,相关列表如下: 表1 公共模型

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  • 推理场景介绍

    推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9

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  • 推理精度测试

    里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数 max_seq

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  • 推理精度测试

    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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  • 推理场景介绍

    推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬

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