基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

false }' 执行推理参考 配置服务化参数。Ascend vllm使用该特性需参考表1，其它参数请参考启动推理服务。 启动服务。具体请参考启动推理服务。 精度评测和性能评测。具体请参考推理服务精度评测和推理服务性能评测。 父主题： 投机推理

查看更多 →

推理部署计费项 计费说明 在ModelArts进行服务部署时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为运行推理服务的费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

查看更多 →

service_name：服务名称，保存评测结果时创建目录，示例为：llama2-13b-chat-test。 eval_dataset：评测使用的评测集（枚举值），目前仅支持mmlu、ceval。 service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://

查看更多 →

是否DevServer部署方式，True表示DevServer模式。False表示ModelArts Standard模式。 vllm_model：对应Step4 部署并启动推理服务中的模型地址参数model，模型格式是Huggingface的目录格式。 deploy_method：部署方法，不同的部署方式api参数

查看更多 →

模型推理 将数据输入模型进行推理，推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

查看更多 →

模型推理 模型初始化成功后，调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据，并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

查看更多 →

投机推理 投机推理使用说明 Eagle投机小模型训练 父主题： 推理关键特性使用

查看更多 →

当前Fabric提供以下两种方式进行推理： 用公共推理服务进行推理：Fabric提供基于开源大语言模型（Qwen2、GLM4等）的公共推理服务，用户可以在推理端点查看公共端点，选择自己想用的端点进行开通，然后就可以在试验场使用公共推理服务。该方式无需部署，开通后即可使用常见的开源大模型进行推理。 创建我的

查看更多 →

推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9

查看更多 →

vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、

查看更多 →

vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、

查看更多 →

vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、

查看更多 →

推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证

查看更多 →

推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证

查看更多 →

推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

查看更多 →

推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

查看更多 →

推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9

查看更多 →

推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为

查看更多 →

题的可能性。 图3 配置推理参数 对比多个推理服务（可选）。 如果您想对比多个推理服务，Fabric也提供了推理服务的对比功能。您可以单击右上角的“新增对比”按钮进行新增，最多支持3个推理服务进行对比。 图4 推理服务对比 父主题： 用公共推理服务进行推理

查看更多 →

推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为

查看更多 →

件列表）。 例如：Faiss等。 - 推理框架 TensorRT/Triton/MSLite等。 例如： 2个推理模型使用TensorRT框架，5个使用Triton框架。 通过stable-diffusion的WebUI提供AIGC推理服务。 - GPU卡的类型 Vnt1/Ant1/Ant03/Tnt004等。

查看更多 →