基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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（6.3.910）

查看更多 →

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（6.3.911）

查看更多 →

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DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

查看更多 →

业务场景定义 √ x - 基于请求Method的匹配规则 √ x - 基于请求Path的匹配规则 √ x - 基于请求Headers的匹配规则 √ x - 治理策略-流量控制 服务端的令牌桶限流 √ √ - 治理策略-重试 客户端通过重试来保证用户业务的可用性、容错性、一致性 √

查看更多 →

关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 ModelArts是一个一站式的开发平台，

查看更多 →

与开源Kafka的差异 分布式消息服务Kafka版在兼容开源Kafka基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强，所以，除了拥有开源Kafka的优点，分布式消息服务Kafka版提供了更多可靠、实用的特性。 表1 分布式消息服务Kafka版与开源Kafka的差异说明 对比类 对比项

查看更多 →

与开源RocketMQ的差异 分布式消息服务RocketMQ版在兼容开源RocketMQ基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强。 表1 分布式消息服务RocketMQ版与开源RocketMQ的差异说明 功能项 分布式消息服务RocketMQ版 开源RocketMQ 延迟消息/定时消息

查看更多 →

与开源服务的差异 D CS 提供单机、主备、集群等丰富的实例类型，满足用户高读写性能及快速数据访问的业务诉求。支持丰富的实例管理操作，帮助用户省去运维烦恼。用户可以聚焦于业务逻辑本身，而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。 DCS基于开源Redis、Memcac

查看更多 →

如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)

查看更多 →

基于条件的分流 ASM服务可以基于不同的条件将流量路由到不同的版本。 控制台更新基于条件的分流 登录UCS控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名，进入服务详情页。 选择“

查看更多 →

基于权重的分流 ASM能够提供基于权重的流量控制，根据设定的权重值将流量分发给指定的版本。 控制台更新基于权重的分流 登录UCS控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名，进入服务详情页。

查看更多 →

设备：表示满足条件的数据是由单个设备上报到平台。 设备类型：表示满足条件的数据是由选择的某一设备类型的设备上报到平台。 设备群组：表示满足条件的数据是由所选设备群组的设备上报到平台。 选择设备模型：选择满足条件后上报数据的设备的模型。选择设备模型后需要选择对应的服务类型，并设置上报数据的规则。

查看更多 →

本文介绍一种基于Nacos Sync的注册中心迁移方案，方案适用于在华为云上自建Nacos的用户。 Nacos Sync是一款开源组件，支持注册中心的双向同步与平滑迁移，通过配置同步任务的方式，进行服务的迁移，Nacos Sync能使源集群的服务信息和CSE Nacos的服务信息保

查看更多 →

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）

查看更多 →

推理服务 支持基于模型包，创建推理服务，直接在线调用服务得到推理结果。 在“模型管理”界面，单击学件模型所在行，对应“操作”列的图标。 弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际情况配置如下参数，其余参数保持默认值即可。 版本：推理服务的版本。 是否自动停止：推理服务的运行时间。建议可以设置长点时间，最长支持24小时。

查看更多 →

性能测试服务的JMeter引擎和开源JMeter有什么异同？ 性能测试服务的JMeter引擎，基于开源Apache JMeter实现，默认版本为5.4，可以兼容5.2、5.3版本（需用户自行上传）。 性能测试服务的JMeter引擎，相对于本地开源JMeter，主要有以下优势： 自动化的分布式调度。

查看更多 →

AscendCloud-6.3.909-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip，AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明：

查看更多 →

推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

查看更多 →

推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

查看更多 →

推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

查看更多 →

基于轻量化渲染引擎构建工业渲染应用 方案概述 资源和成本规划 实施步骤 附录 文档修订历史

查看更多 →