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支持跨账号管理性能数据
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多模态模型推理性能测试
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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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多模态模型推理性能测试
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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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多模态模型推理性能测试
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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
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SD WebUI推理性能测试
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SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
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概述
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概述 本性能测试基于TPC-H和TPC-DS标准测试集进行测试。 TPC-H TPC-H由国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance Council）制定发布，用于评测数据库的分析查询能力。TPC-H查询包含8张数据表和22条复杂
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在推理生产环境中部署推理服务
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DCS实例的CPU规格是怎么样的
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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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GAUSS-01791 -- GAUSS-01800
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错误原因：在记录表的依赖关系时，需要锁住该对象，但是拿到锁后，发现该表已不存在，报错。 解决办法：检查日志当中该表何时被丢弃并检查操作的逻辑合理性。 GAUSS-01797: "tablespace %u was concurrently dropped" SQLSTATE: 42704
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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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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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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 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 附录：大模型推理常见问题 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Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 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 附录：大模型推理常见问题 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Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 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 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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权限管理
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费用处理
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数据、系统和流程影响分析 分支机构和利润中心报表：在客户对于管理需求合理性的高要求下，德勤已有完整且成功落地的分摊方案。 图14 分支机构和利润中心报表1 方案设计时应考虑各分摊节点中的挑战及难点，确保分摊方案地合理性及可行性。 图15 分支机构和利润中心报表2 机构分摊不仅仅是分摊
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 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 附录：大模型推理常见问题 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Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
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主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 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 附录：大模型推理常见问题
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
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NPU推理指导（6.3.911） 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 附录：大模型推理常见问题 父主题：
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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
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主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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GAUSS-04581 -- GAUSS-04590
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错误原因：在处理函数参数时，未成功处理第一个参数，导致代码生成无法继续，报错处理。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。检查当前函数是否为支持类型确认其参数合理性并设置enable_codegen=off。 GAUSS-04585: "Codegen failed on the second argument
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