基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0，配置以下参数

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【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0，配置以下参数

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错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_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

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理： ComfyUI

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ComfyUI推理 Diffusers推理 PyTorch SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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Server适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导 AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于PyTorch

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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设置算法启动方式（预置框架） 图1 使用预置框架创建算法 需根据实际算法代码情况设置“代码目录”和“启动文件”。选择的预置框架和编写算法代码时选择的框架必须一致。例如编写算法代码使用的是TensorFlow，则在创建算法时也要选择TensorFlow。 表1 使用预置框架创建算法 参数 说明

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Server适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导 AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于PyTorch

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Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9

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【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0，配置以下参数

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/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/third-party/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。

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面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。

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com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23

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分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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使用STS SDK（NUWA框架） 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件，只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置，即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS，保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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场景介绍 Qwen大模型是一个包含多种参数数量模型的语言模型。 本文档以Qwen-7B/14B/72B为例，利用训练框架Pytorch_npu+华为自研Ascend Snt9b硬件，为用户提供了开箱即用的预训练和微调训练方案。 操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段

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com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a cann_8.0.rc2 pytorch_2.1.0 驱动23

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