基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2

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-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name} 容器名称，进入容器

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示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 本文介绍了使用训练作业的 自定义镜像 +自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明

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29 baichuan2-7b √ x x √ x https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat 30 baichuan2-13b √ x x √ x https://huggingface.co/baichuan-

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29 baichuan2-7b √ x x √ x https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat 30 baichuan2-13b √ x x √ x https://huggingface.co/baichuan-

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diffusers_finetune_train.sh # ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件 ├── train_text_to_image_sdxl-0212.py # ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件

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正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。

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优刻得US3迁移至华为云OBS教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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金山云KS3迁移至华为云OBS教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name} 容器名称，进入容器

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co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2

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/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diffusers_sdxl_lora_train.sh COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers-train.patch /home/ma-user/sdxl-train/diffusers-train

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最佳实践 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） AIGC模型 SDXL&SD1.5 ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3

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-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name} 容器名称，进入容器

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modeling_qwen.py ├── pytorch_model-00001-of-00010.bin ├── pytorch_model-00002-of-00010.bin ├── pytorch_model-00003-of-00010.bin ├── pytorch_model-00004-of-00010

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练指导 Qwen系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 GLM3-6B（PyTorch）基于DevServer训练指导 Baichuan3-13B（PyTorch）基于DevServer训练指导 推理参考文档： 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署

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和调试的AI应用进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建AI应用的几种场景

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有没有自带特定应用（比如OpenVPN、PyTorch）的镜像？ 公共镜像是标准镜像，不带有OpenVPN、PyTorch等应用。 如果用户需要使用OpenVPN、PyTorch等应用，需要用户自己搭建相关环境，或者通过云市场搜索相关市场镜像进行安装。 镜像分类请参见镜像类型。 父主题：

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-v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明： --name ${container_name} 容器名称，进入容器

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