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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的微调方案，包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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FinOps团队
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使用云资源。 促进跨部门协作，推动成本优化和资源利用率提升。 在组织内部推广FinOps文化和理念。 深入了解FinOps框架和云成本管理最佳实践。 熟悉主流云平台的计费模式和成本管理工具。 熟悉常用的云成本优化方法。 具备项目管理能力，能够推动跨部门的协作和变革。 IT部门内部培养或者外聘
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
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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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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
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使用ModelArts Studio的DeepSeek-R1模型框架实现对话问答
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使用ModelArts Studio的DeepSeek-R1模型框架实现对话问答 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS）的DeepSeek-R1模型框架，快速实现对话问答。更多MaaS服务的使用指导，请参见用户指南。
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Linux Polkit 权限提升漏洞预警（CVE-2021-4034）
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P已公开，风险较高。 Polkit（PolicyKit）是一个用于在类Unix操作系统中控制系统范围权限的组件。pkexec是Plokit框架中的一部分，执行具有提升权限的命令，是sudo的替代方案。请使用Polkit的用户及时安排自检并做好安全加固。 参考链接：https://www
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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
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应用团队
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性和可测试性，并针对云环境进行优化，例如利用云原生服务和API。 精通至少一门主流编程语言，例如 Java、Python、Go等 熟悉DevOps实践和工具。 具备良好的代码设计和开发能力。 熟悉主流的云平台及云服务。 能够与周边团队有效沟通和协作。 业务部门 应用测试工程师 针
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附录：指令微调训练常见问题
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n_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-
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昇腾云服务6.3.904版本说明
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三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练： llama2-7b llama2-13b llama2-70b qwen-7b qwen-14b qwen-72b baichuan2-13b chatglm3-6b PyTorch框架下支持如下模型推理： llama-7B
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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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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）
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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） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
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使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答
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使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS）的Qwen2-7B模型框架，创建并部署一个模型服务，实现对话问答。通过学习本案例，您可以快速了解如何在
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函数类型选型
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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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方案概述
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种容器和功能组件，包括Web容器、EJB容器、RMI服务容器、Web服务平台、JCA服务、数据库连接池、事务控制组件等，并支持各种成熟开发框架，以帮助用户快速构建各种业务应用处理系统，为企业级信息化建设构建基础应用平台。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构图
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