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  • 部署推理服务

    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)

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  • 准备工作

    准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

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  • 准备工作

    准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)

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  • 准备工作

    准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)

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  • 准备工作

    准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

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  • 准备工作

    准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)

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  • 准备工作

    准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911)

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  • 常见错误原因和解决方法

    常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

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  • 常见错误原因和解决方法

    常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)

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  • 准备工作

    准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)

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  • 准备工作

    准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

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  • 准备工作

    准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911)

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  • 常见错误原因和解决方法

    常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)

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  • 常见错误原因和解决方法

    常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)

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  • 准备工作

    准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.909)

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  • 准备工作

    准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 准备工作

    准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)

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  • 训练benchmark工具

    训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)

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  • 安装NetEco APP

    上。 有足够的空间安装新的应用。 有足够的电量。 支持1920*1080、2340*1080等主流分辨率的显示,为了保证各项功能的稳定性推荐使用1920*1080,强烈建议使用全球主流厂商的Android手机,如:SAMSUNG、HUAWEI等。 安装APP 目前NetEco APP仅支持Android版本。

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  • 推理模型量化

    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(6.3.907)

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  • 什么是移动应用测试

    便可生成详细兼容性测试报告(包含系统日志、截图、错误原因、CPU、内存等)。 服务特性 机型全面,提供TOP机型,覆盖98%主流机型;快速上新、快速上线主流机型。 全自动化测试。无需提供测试脚本,无需人工编写用例,只需提交Android、iOS应用安装文件,选取测试套餐,即可输出详尽测试报告。

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